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公开(公告)号：CN116299490B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310059340.0
申请日：2023-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/58 , G06F18/213 , G01S15/88 , G01S7/539
Abstract: 一种基于自适应多普勒滤波‑RadonFourier变换的水声多目标检测方法，本发明涉及多目标检测方法。本发明的目的是为了解决主动声呐积累多个低信噪比和低信干比的弱运动目标时，由于强干扰的“失配”会淹没弱运动目标积累峰值的问题。过程为：一：将主动声呐接收到的多目标多脉冲回波信号整理成二维矩阵；进行下变频得到基带回波信号，对基带回波进行脉冲压缩；二：得到速度 下校正强干扰距离走动后的时域脉冲压缩信号；三：得到自适应陷波器多脉冲输出信号；四：对陷波器多脉冲输出信号作傅里叶变换，然后在频域上乘共轭相位，最后通过频域RFT变换完成多目标的相干积累；得到估计多目标的参数信息。本发明用于主动声呐探测弱运动目标(56)对比文件王珊;季伟;陈娟.基于运动目标检测的多脉冲相干积累算法《.科技信息》.2010,490-491.陈小龙;黄勇.MIMO雷达微弱目标长时积累技术综述《.信号处理》.2020,1947-1964.Denghui YAO.Long-Time CoherentIntegration for Non-Radial Moving TargetBased on Radon Fourier Transform withModified Variant Angle《.IEICETRANSACTIONS on Communications》.2022,665-674.张作霖.雷达高速弱目标长时间积累方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2015,1-72.梁璞;陈兴;刘让;商哲然;易天柱;卢大威.基于RFT和AMF融合聚焦的雷达弱小目标检测.航空兵器.2019,(第06期),1-9.
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公开(公告)号：CN109884647B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN201910129880.5
申请日：2019-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种具有自定位功能的水声被动探测或被动定位的节点装置及分布式的节点系统，属于水声探测与定位领域。本发明包括水面单元和水下单元；水面单元将水下单元吊放到水下设定深度；水面单元，用于实时将自身的位置信息发送至水下单元；水下单元，用于根据水面单元发送的位置信息，进行自定位，还用于检测水下目标的辐射声学数据；水下单元将自定位的位置信息及检测到辐射声学数据经水面单元回传至指挥控制中心，实现水下目标的探测或定位。本发明的节点系统包括多个上述的节点装置，每个节点装置通过水面单元的秒脉冲信号实现分布式节点装置之间的高精度时钟同步。
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公开(公告)号：CN109901174B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910129897.0
申请日：2019-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/46
Abstract: 高速运动目标入水时刻的估计方法，属于参数估计领域，本发明为解决现有高速运动目标的入水时刻只能得到目标的水平二维坐标，无法得到深度坐标的问题。本发明所述高速运动目标入水时刻的估计方法，该方法的具体过程为：S1、采用双曲面交汇定位方法对高速运动目标的入水点进行三维定位，获取入水点的三维位置坐标；S2、根据入水点的三维位置坐标，利用声场软件计算入水点与接收点之间的传播时延；S3、根据S2获取的入水点与接收点之间的传播时延对高速运动目标入水点的绝对时刻进行估计。本发明用于对高速目标入水绝对时刻进行估计。
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公开(公告)号：CN114577213B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210198348.0
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种分布式多平台水下多目标关联与被动定位方法，它属于分布式多平台水下多目标定位跟踪技术领域。本发明解决了现有机动目标定位跟踪方法的定位精度低以及多目标关联的正确率低的问题。本发明在目标关联方法中引入目标线谱特征集，提出了基于频率特征多信息矢量融合的目标关联算法，解决了纯方位系统无法获取航迹、航迹关联难的问题，本发明方法可以给出正确的关联结果。本发明所提出的被动目标定位算法相较于传统的非线性贝叶斯滤波算法，引入了遗忘因子构建渐消容积卡尔曼滤波算法，联合最小二乘定位算法形成强跟踪滤波器。该滤波器无需给出目标迭代初值，而且仅利用CV跟踪模型就可以对机动目标被动定位。本发明方法可以应用于多平台水下多目标关联与被动定位。
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公开(公告)号：CN114578368B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210196951.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种基于目标方位与线谱的小平台水声被动探测信息融合方法，它属于水下信息融合技术领域。本发明解决了现有方法中线谱和方位的跟踪精度低、滤波过程中易发散难收敛以及易出现目标频率特征关联错误的问题。本发提出了基于多信息矢量关联的卡尔曼滤波算法，采用自适应波门，将目标信息矢量加权融合处理，在频率与方位两个维度对目标信息矢量进行估计，解决了滤波过程中易发散难收敛以及方位历程交叉、临近时易出现错跟或漏跟的问题，提高了目标方位、线谱的跟踪精度，保证了目标频率特征关联的正确性。本发明方法可以应用于水下信息融合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111580078B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010292051.1
申请日：2020-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 量与判决门限进行比较，对目标作水面目标或水本发明的基于融合模态闪烁指数的单水听 下目标的定性识别。器目标识别方法涉及水面/水下目标识别领域，目的是为了克服现有模态闪烁指数目标识别方法对声呐平台使用有所限制的问题，具体步骤如下：步骤一、将接收水听器获得的目标运动轨迹进行距离空间均匀量化，获得N+K‑1个空间位置及每个空间位置对应的声压信息；步骤二、将N个连续的空间位置作为一个模态分析距离空间，利用汉克尔变换依次将K个模态分析距离空间所对应的声压信息从距离空间转换到模态空间；步骤
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公开(公告)号：CN109669172B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201910136385.7
申请日：2019-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 基于主瓣内强干扰抑制的弱目标方位估计方法，属于强干扰环境下的弱目标方位估计领域。解决了在强干扰环境下的弱目标方位估计方法中，随着迭代次数的增加弱目标的输出响应受抑制影响弱目标方位估计准确率的问题。本发明基于排列成均匀线阵的水听器阵实现；计算水听器阵的归一化自然指向性函数；对水听器阵接收的声学信号进行常规波束形成处理；获得波束输出响应；对波束输出响应进行零点约束权值计算，获得水听器阵阵元接收信号幅度的零点约束权值向量W；进行基于零点约束的波束形成处理，利用自然指向性函数与波束形成响应对目标点源散射函数进行基于Lucy‑Richardson迭代的反卷积求解，输出响应的谱峰对应的角度为目标的方位。本发明适用于水下弱目标方位估计。
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公开(公告)号：CN111505568B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010291771.6
申请日：2020-04-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于差分优化的四面体阵目标方位估计方法，属于水声目标方位估计技术领域。本发明针对利用声强估计方法估计目标声源方位，存在冗余声学信息利用不足的问题。包括将四基元接收的声压时域信号转换为对应的频域信号；再分别由四面体阵模型中选取三基元作为预处理单元，获得四个不相重复的预处理单元；对每个预处理单元对应的三个频域信号分别进行预处理，共获得沿直角坐标系相应坐标轴方向波数的八个线性方程；求解得到直角坐标系三个坐标轴方向波数的相关稳健估计；根据所述波数的相关稳健估计计算获得目标方位角和目标俯仰角，从而实现对目标方位的估计。本发明利用最小二乘优化思想将线性方程组超定化来提升四面体阵目标方位估计的稳健性。
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公开(公告)号：CN114578368A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210196951.5
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种基于目标方位与线谱的小平台水声被动探测信息融合方法，它属于水下信息融合技术领域。本发明解决了现有方法中线谱和方位的跟踪精度低、滤波过程中易发散难收敛以及易出现目标频率特征关联错误的问题。本发提出了基于多信息矢量关联的卡尔曼滤波算法，采用自适应波门，将目标信息矢量加权融合处理，在频率与方位两个维度对目标信息矢量进行估计，解决了滤波过程中易发散难收敛以及方位历程交叉、临近时易出现错跟或漏跟的问题，提高了目标方位、线谱的跟踪精度，保证了目标频率特征关联的正确性。本发明方法可以应用于水下信息融合。
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公开(公告)号：CN114577212A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210196950.0
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种基于方位和频率的单站水下机动目标运动分析方法，它属于机动目标运动分析技术领域。本发明解决了现有目标运动分析方法无法实现机动目标运动分析，以及无法获取到中心频率的先验信息时运动分析方法的稳定性差的问题。本发明构建了新的方位频率TMA模型，减弱了中心频率对跟踪精度的影响，不需要已知中心频率f0就能对机动目标进行很好的目标运动分析，以达到对目标定位跟踪的目的，解决了传统算法需要预先已知中心频率的弊端。同时本发明方法适用于机动目标运动分析，给方位频率下的机动目标运动分析提供了一种新的方法。本发明方法可以应用于机动目标运动分析。
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