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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN107896129B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201711134028.4
申请日：2017-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种稀布同心圆环阵的降维优化算法，本发明提供了一种稀布同心圆环阵的降维优化算法，主要针对传统算法不能直接优化稀布同心圆环阵或计算量大等问题，提出了新的优化方法；包括：(1)初始化阵列参数，建立稀布同心圆环阵和同心圆环阵满阵的参考模型；(2)计算参考圆孔径连续的加权面密度，对优化问题进行降维处理，得到稀布同心圆环阵每环上的阵元数目与环半径的关系；(3)利用余量编码技术，对环半径进行优化；(4)计算代价函数；(5)判断是否达到最大循环次数，若是，则算法结束，若否，重复步骤二至步骤四。本发明的算法能够有效减少优化布阵问题的计算量，降低峰值旁瓣电平，具有很好的鲁棒性，对实际天线系统的实现有重要意义。
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公开(公告)号：CN110853038A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910975412.X
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习算法领域，尤其涉及一种用于肝脏肿瘤CT图像分割技术的DN-U-net网络方法领域。本发明包括：(1)获取肝脏肿瘤CT图像；(2)对所获得的图像进行预处理，将3D原始数据进行切片处理得到所需的数据格式，然后转化为可以用来训练的数据集；(3)使用中值滤波对数据进行处理，用于处理斑点噪声和椒盐噪声；(4)对数据图像进行数据增强；(5)DN-U-net网络的训练与分割等。本发明使用数据增强，将原图与标签同时进行处理，对数据进行数据反转、数据旋转和数据缩放操作，这样可以获得更多的图像，增大了训练集的数量。
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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。
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公开(公告)号：CN106025549B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201610352486.4
申请日：2016-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H01Q1/52
Abstract: 本发明提供一种渐变型电磁带隙结构，属于微波工程技术领域。包括四个部分：下层圆形金属薄膜、上层金属薄膜、填充在上下两层薄膜之间的损耗介质层以及连接上下两层金属薄膜的金属过孔。所述的上层金属薄膜由许多扇形贴片单元组成，扇形贴片从圆心到半径方向逐渐变大，贴片之间有缝隙，每个贴片单元的中心都有一个金属过孔。下表面为完整的圆片状金属膜，无缝隙。本发明提供的电磁带隙结构在较宽的频带范围内有禁带效果。本发明所述的渐变型电磁带隙结构适用于螺旋天线等超宽带天线领域。
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