-
公开(公告)号：CN117040986A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311008764.0
申请日：2023-08-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种低信噪比周期线性调频连续波信号检测方法及系统，涉及无线电目标监测、频谱管控领域，该方法包括对待检测数据进行周期分量检测；若存在周期分量，则根据周期分量进行周期估计值记录；根据周期估计值减延迟量的差值和延迟量确定两个相邻观测窗；利用周期估计值将待检测数据划分成连续的P组数据；以一个采样点为步长滑动观测窗起始位置，对每个步长下滑动观测窗对应的待检测数据进行分段离散多项式变换及和频谱计算，进而进行周期线性调频连续波信号的检测；当检测结果为存在周期线性调频连续波信号时，确定周期线性调频连续波信号的调频斜率和调频拐点位置。本发明能够有效的提升对弱周期线性调频连续波信号检测能力。
-
公开(公告)号：CN113721201B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111049468.6
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/35
Abstract: 本发明公开了一种线性调频信号调频率的估计方法，包括：步骤1：对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号m(t)；步骤2：对混合信号构造Hankel矩阵，然后通过奇异值分解分离出复正弦信号；步骤3：对复正弦信号周期估计后整周期截断，再离散傅里叶变换得到其频率，最后得到各个分量的调频率。本发明能准确的估计多分量线性调频信号的各个调频率，相比于现有的多分量线性调频信号调频率的估计方法，本发明在保持较小的计算复杂度的同时能够降低信噪比门限。本发明能适用于含有强噪声的多分量场景。
-
公开(公告)号：CN116208169B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310191550.5
申请日：2023-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于联合匹配准则的分布式压缩感知重构方法，涉及分布式压缩感知技术领域，针对现有技术中对支撑集的估计精度低的问题，首先，本申请利用正交匹配追踪算法对分布式信号中各信号进行初始支撑集估计，并进行交集操作选取公共支撑子集的位置集合减少了同步正交最小二乘算法的迭代次数，加快了方法整体估计公共支撑集的速度；其次，将内积匹配准则与最小二乘准则相结合，利用同步正交最小二乘算法估计公共支撑子集的位置几个弥补了内积匹配准则估计精度低的缺陷，提高了方法整体的支撑集估计准确度和信号的重构精度。
-
公开(公告)号：CN116208169A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310191550.5
申请日：2023-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于联合匹配准则的分布式压缩感知重构方法，涉及分布式压缩感知技术领域，针对现有技术中对支撑集的估计精度低的问题，首先，本申请利用正交匹配追踪算法对分布式信号中各信号进行初始支撑集估计，并进行交集操作选取公共支撑子集的位置集合减少了同步正交最小二乘算法的迭代次数，加快了方法整体估计公共支撑集的速度；其次，将内积匹配准则与最小二乘准则相结合，利用同步正交最小二乘算法估计公共支撑子集的位置几个弥补了内积匹配准则估计精度低的缺陷，提高了方法整体的支撑集估计准确度和信号的重构精度。
-
公开(公告)号：CN114910935A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210501185.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多分量线性调频干扰抑制方法，对射频信号进行射频处理和数字化处理，获得数字接收信号X；获得信号X的时域差分数据；构造m×(N‑m)阶矩阵H，其中m＜N‑m；获取矩阵H奇异值分解重构后的数据ySVD(n)；通过ySVD(n)获取拐点索引区间[Pds,Pde]和干扰中心区间[Pde,P(d+1)s]；选取[Pde,P(d+1)s]区间进行分数阶傅里叶变换最优阶数搜索，并在分数阶傅里叶变换域进行干扰抑制，获取分数阶傅里叶变换域干扰抑制后的信号y'(n)；提取y'(n)中位于[Pde,P(d+1)s]区间对应部分yd'(n)，计算残余干扰抑制门限，将y'(n)中位于[Pds,Pde]区间内超过门限的数据置零去除残余干扰。本发明按能量逐次消除干扰分量减少接收信号信噪比损失，同时根据调频率拐点区间信息选取门限估计区间与残余干扰抑制区间，提升多分量线性调频干扰抑制技术在不同干噪比下的自适应性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113759313A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110836594.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于混沌麻雀搜索算法的TDOA/FDOA定位方法，包括：建立站址误差情况下的TDOA/FDOA定位模型；利用加权最小二乘法得到目标源位置信息的粗略估计；利用Ligostic混沌序列初始化种群；采用麻雀搜索算法对TDOA/FDOA模型进行定位解算；判断算法是否达到最大迭代次数Itera；如果是，停止迭代并输出目标的位置和速度，否则返回步骤四继续迭代。为使麻雀种群能够均匀分布在目标区域，将Logistic混沌映射引入种群进行初始化，降低算法陷入到局部最优的风险；用改进的麻雀搜索算法来实现TDOA/FDOA定位跟踪。本申请方法能够降低运算复杂度，有效解决低站址误差下定位精度差的问题。
-
公开(公告)号：CN113721201A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111049468.6
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/35
Abstract: 本发明公开了一种线性调频信号调频率的估计方法，包括：步骤1：对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号m(t)；步骤2：对混合信号构造Hankel矩阵，然后通过奇异值分解分离出复正弦信号；步骤3：对复正弦信号周期估计后整周期截断，再离散傅里叶变换得到其频率，最后得到各个分量的调频率。本发明能准确的估计多分量线性调频信号的各个调频率，相比于现有的多分量线性调频信号调频率的估计方法，本发明在保持较小的计算复杂度的同时能够降低信噪比门限。本发明能适用于含有强噪声的多分量场景。
-
公开(公告)号：CN113613175A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110836597.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法。主要研究了目标跟踪过程中的传感器节点选择问题，所述方法包括：利用粒子滤波的方法对目标在下一时刻的位置进行预测；根据目标的预测位置、预测协方差矩阵和传感器节点的感知半径确定候选节点区域；在候选节点区域中综合考虑节点的剩余能量和PCRLB信息来选择固定数量的传感器节点组成动态簇对目标进行跟踪。本发明的方法不仅能降低跟踪误差，而且可以平衡各节点的能量消耗，延长网络生存期。
-
公开(公告)号：CN106448694B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201610810834.8
申请日：2016-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L21/0272
Abstract: 本发明属于盲信号分离技术领域，尤其涉及一种基于复角检测的欠定盲源分离中的时频单源点提取方法。本发明包括：从接收传感器获取经过瞬时混合后的源信号即观测信号；忽略噪声的影响，计算观测信号的空间时频分布；计算时频域各传感器接收信号的复角；计算两传感器接收信号的复角的反正切函数差值；取时频单源点集合中的时频点，通过自适应层次聚类的方法去除噪声。本发明提供的方法降低了对源信号稀疏性的要求，提高了时频单源点的提取精度，使得本发明可以解决源信号在时频域均混叠条件下的欠定盲源分离中时频单源点的提取问题。
-
公开(公告)号：CN106951901A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710129836.5
申请日：2017-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于量子遗传算法和图像分割领域，尤其涉及一种基于B型双链量子遗传算法的二维最大熵图像分割方法。本发明包括：步骤一、读入图像，读取每个像素点的灰度值f(x,y)；步骤二、计算灰度均值，及某像素点附近八个像素点的平均灰度值g(x,y)；由[f(x,y),g(x,y)]构成二维灰度‑灰度均值直方图；步骤三、参数设置：设置算法参数：种群规模m、每条染色体的基因位数n、最大迭代次数gen、变异概率pm；步骤四、初始化种群，进行解空间变换，将染色体中上下两条并行基因链所表示的编码空间与寻优解空间建立一一对应的关系等。本发明利用B型双链量子遗传算法对二维最大熵阈值分割方法进行改进，提出分割速度快，具有一定去干扰能力的B型双链量子二维最大熵阈值分割方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
71
records
(took 0.04 seconds)
