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公开(公告)号：CN103200669B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310056974.7
申请日：2013-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩感知理论的无线传感器节点定位方法。首先利用信标节点发送的特殊信息，得到所有节点到信标节点的连通信息；然后利用信标节点得到的连通信息得到采样矩阵，和目标节点得到压缩连通信息，通过压缩感知算法，得到目标节点和所有信标节点的相关系数。最后，使用这些相关系数得到每个信标对目标节点的权值系数，利用质心算法得到每个目标节点的估计位置。本发明引入压缩感知理论，充分的挖掘了目标节点和信标节点在地理位置上的相关性。由于该算法满足了4个条件，因此它是一种可靠的、有效的、通用的、适合大规模网络的节点自定位方法。
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公开(公告)号：CN104182978A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410418281.2
申请日：2014-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于空谱核稀疏表示的高光谱图像目标检测方法，其特征在于：步骤1：确定待检测窗口大小，利用空谱核函数映射非线性高光谱数据到线性空间；步骤2：根据给定的过完备字典，利用同步正交匹配追踪算法，计算映射后高光谱数据的稀疏系数；步骤3：分别计算基于背景过完备字典重建的像元重建误差和基于目标过完备字典重建的像元重建误差，依据误差大小，判定像元是否为检测目标；步骤4：重复步骤3，直至遍历图像中每一个像元，最终输出目标图像。
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公开(公告)号：CN103200669A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310056974.7
申请日：2013-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明提供了一种基于压缩感知理论的无线传感器节点定位方法。首先利用信标节点发送的特殊信息，得到所有节点到信标节点的连通信息；然后利用信标节点得到的连通信息得到采样矩阵，和目标节点得到压缩连通信息，通过压缩感知算法，得到目标节点和所有信标节点的相关系数。最后，使用这些相关系数得到每个信标对目标节点的权值系数，利用质心算法得到每个目标节点的估计位置。本发明引入压缩感知理论，充分的挖掘了目标节点和信标节点在地理位置上的相关性。由于该算法满足了四个条件，因此它是一种可靠的、有效的、通用的、适合大规模网络的节点自定位方法。
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公开(公告)号：CN102663401A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210114061.1
申请日：2012-04-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及图像处理与计算机视觉领域，具体提供了一种适用于BoW(Bag of Words)模型应用在计算机视觉领域的图像特征提取与描述方法。本发明包括：对输入图像进行格式判断，若是灰度图像则不作处理，若不是灰度图像，则转换为HSV模型；选取尺度参数；采用均匀采样方法，按选取的尺度参数，以相同像素间隔对图像的特征点进行提取，计算图像H通道、S通道、V通道的DF-SIFT描述子，将颜色信息应用到分类任务中，采样密度由参数步长进行控制，得到图像的密集特征；对密集特征进行描述。本发明通过密集采样，使视觉词典更加准确可靠，利用双线性插值代替图像与高斯核函数卷积过程，使实现过程变得更简单、高效。
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公开(公告)号：CN119758244A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411842254.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于稀疏重构的远近场混合源定位方法，本发明涉及基于稀疏重构的远近场混合源定位方法。本发明属于水下声学探测领域。本发明解决现有基于稀疏重构的远近场混合源定位方法无法实现高定位精度和低计算复杂度的兼顾的问题。过程为：一：初始化当前迭代次数κ＝1；二：根据阵元接收信号获得协方差矩阵；三：构建协方差向量远近场混合源稀疏表示模型和初始远近场混合源字典集；四：构建贝叶斯分层概率模型；五：更新模型中的信号功率、精度、扰动精度；六：更新远近场混合源字典集；七：判断是否满足迭代停止条件或者达到最大外部迭代次数；若满足则输出远场空间谱估计结果、近场空间谱估计结果和对应网格点估计；否则令κ＝κ+1返回至五，直至满足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119226924A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411307653.4
申请日：2024-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415
Abstract: 复杂海洋环境下稳健的声学目标深度属性判别方法及存储介质，本发明涉及水下目标深度分类技术领域，具体涉及声学目标深度属性判别方法及存储介质。本发明的目的是解决现有目标深度分类需要垂直阵覆盖大部分波导深度，否则目标深度分类准确性低问题。过程为：步骤1：获取垂直阵接收信号，对接收信号作波束形成，得到声场仰角结构；步骤2：计算临界模态的模态仰角余弦；步骤3：根据步骤2中的临界模态的模态仰角余弦及步骤1中的声场仰角结构，计算陷波模态‑自由模态声场仰角结构强度比；步骤4：将步骤3中的陷波模态‑自由模态声场仰角结构强度比作为决策度量，并与分类器门限比较，给出水面目标或水下目标的判据。
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公开(公告)号：CN119087351A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410588591.2
申请日：2024-05-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 一种基于单水听器的垂向运动声源无源定位方法，它属于水下声学探测技术领域。本发明解决了传统无源定位方法在水文环境不精确已知或存在布阵误差时定位精度下降，以及需要布置大规模水听器阵导致的硬件成本高的问题。水下运动目标辐射的宽带连续谱噪声经过水下波导界面反射形成多途信号，多途信号相互叠加后，在时频平面形成稳定的干涉条纹，干涉条纹中包含目标的位置信息。通过提取单水听器接收信号时频功率谱的干涉条纹信息可以实现对垂向运动目标的无源精确定位。由于本发明方法只需要单水听器，因此大幅降低了硬件成本且避免了布阵误差，保证了目标定位的精度。本发明方法可以应用于水下垂向运动声源无源定位。
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公开(公告)号：CN118859098A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410900107.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于相参积累和脉冲串检测的水下信标信号检测方法，它属于水下探测技术领域。本发明解决了现有方法对水下信标信号检测概率低的问题。本发明对接收信号对应的短时傅里叶变换谱图能量进行分组，再对分组结果进行相参积累，可以有效地增大信噪比，有利于微弱水声信标信号的检测。利用水声信标信号的频率特性和周期特性进行脉冲串检测，可以有效对抗非平稳尖刺脉冲的干扰，降低检测的虚警概率，提高检测的准确率。本发明能够有效检测水声信标信号，具有很强的实际应用价值。本发明方法可以应用于水下微弱信标信号检测。
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公开(公告)号：CN118244200A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410319862.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种面向邻近目标场景的粒子滤波检测前跟踪方法，它属于被动声呐水下多目标跟踪领域。本发明的目的是为解决邻近目标场景下，现有目标检测前跟踪方法的跟踪性能差的问题。本发明推导了边缘似然函数并以此取代常规似然函数，使得面对邻近目标时可以保留独立分区滤波假设，避免了计算量的“维数灾难”问题，对比联合多目标概率递推的方法提高了计算效率，相比独立分区粒子滤波方法提升了目标邻近时的跟踪准确度。同时使用基于目标相对位置的权值调整方法以解决邻近目标跟踪中的轨迹互换或误判问题，相比常规的k均值聚类方法，本发明在避免跟踪误判问题的前提下，减小了对目标小角度交叉场景的误判问题。本发明方法可以应用于目标检测前跟踪。
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公开(公告)号：CN117991189A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410154603.0
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于浅海负跃层波导中声场仰角的目标深度分类方法，本发明涉及目标深度分类方法。本发明为了解决浅海负跃层波导中的目标深度分类问题，而提出基于浅海负跃层波导中声场仰角的目标深度分类方法。过程为：步骤1：获取垂直阵接收信号，对接收信号作波束形成，获得波束形成结果；步骤2：构建浅海负跃层波导中的模态仰角结构模型；步骤3：根据步骤2模态仰角结构模型中的本征函数空间谱公式，获得本征函数空间谱峰值位置；步骤4：根据步骤1中的波束形成结果求声场仰角；基于步骤3获得的本征函数空间谱峰值位置和声场仰角分类水面或水下目标。本发明用于水声目标定位领域。
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