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公开(公告)号：CN114879706A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210692482.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于无人系统的自主控制技术领域，具体涉及一种RRT与人工势场法相结合的AUV目标搜索方法。本发明针对人工势场算法在密集障碍物环境下的规划局限性问题，利用RRT算法自身的随机性特点，解决了人工势场方法在AUV搜索过程中存在的目标不可达问题。二者的结合，提高了AUV在三维密集障碍物环境下的目标可达性。本发明不仅解决了三维密集障碍物环境下的搜索规划问题，更为复杂环境下的规划提供了新思路，具有创新性和实际适用性，可用于实际环境。
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公开(公告)号：CN114839613A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210178955.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种零训练样本下未知信号识别方法：数据采集及处理；构建深度卷积自编码器DCAEIM；采用加入恒等映射的深度卷积自编码器的基础上，引入类内‑类间损失函数，利用深度学习网络自动提取语义属性特征，引入类内‑类间损失函数；使用预处理好的训练数据集训练DCAEIM网络；将预处理好的测试数据集送入训练好的DCAEIM网络，得到输入测试样本的语义属性特征；利用距离度量算法对信号进行分类。本发明无需人工定义信号语义属性特征，而且模型在分类的过程中具有自进化的能力，突破了现有的未知雷达信号识别的局限性。
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公开(公告)号：CN114609598A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210177716.3
申请日：2022-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明属于电子对抗领域，具体涉及基于图像反演的合成孔径雷达(SAR)场景欺骗干扰方法，包括：步骤一：SAR图像反演预处理，1.1SAR图像干扰场景设定，1.2生成SAR图像反演模板复数据；步骤二：采用CS反演算法反演图像至回波，2.1方位相位反演，2.2距离相位、SRC及一致RCMC反演，2.3补余RCMC反演；步骤三，干扰数据生成。本发明对设定的SAR场景图像进行随机相位补偿预处理之后，采用CS反演算法直接获取欺骗干扰信号。较于传统欺骗干扰，无需经过复杂的信号迭代卷积，能够更加直观的生成干扰图像模板对应的欺骗信号，且可基于此方法在一定程度上通过不同的图像扩展干扰信号数据库，突破了当前SAR欺骗干扰信号生成的局限性。
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公开(公告)号：CN114488064A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210092658.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种距离‑速度联合估计方法，包括接收回波信号并进行下变频和模数转换处理；进行解相干处理，求得前向空间平滑之后的互相关矩阵；利用ESPRIT算法进行第一次粗估计，求得信号距离协方差矩阵和速度协方差矩阵并进行特征值分解并求出逆矩阵；对逆矩阵进行乘法变换得到辅助矩阵组，提取出速度矩阵组和距离矩阵组，得到估算速度‑距离范围空间；根据MUSIC算法进行精测快速估计，构造协方差矩阵；特征值分解，根据协方差矩阵计算出特征值和特征向量；进行谱峰搜索，构造速度和距离矩阵，得到MUSIC伪谱函数最小值，即速度、距离估计值，本发明保证估计精度的同时，拥有更好距离模糊性，降低运算复杂度，节省计算时间。
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公开(公告)号：CN112578793B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011330793.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种快速运动水面艇的避障方法，属于路线规划领域。本发明是为了解决现有水面艇的避障方法在进行转向避障时不能给出避障时间最短、偏离原航线距离最短的避障航向的问题。本发明包括：获取与无人艇有碰撞危险的障碍艇信息；根据获取的信息计算无人艇和障碍艇的相对运动信息；根据相对运用信息计算最佳避障时间；在最佳避障时间的基础上确定复航点和避障过程的执行时长；以最佳避障时间为参考，确定无人艇和障碍艇的相对位置信息和避让幅度；根据避让方向和距离计算无人艇的复航路线；获得无人艇避障航向择优函数；由航向择优函数在安全航向范围内的择优，获得使无人艇避碰行为最优的航向。本发明用于选择水面艇避障的航向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113726350A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110908254.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的强相关自干扰对消方法，将DNN神经网络引入到收发同时系统强相关自干扰对消系统中，采用DNN神经网络拟合自适应对消系统模型，替代传统的自适应滤波算法，提出了基于DNN的强相关自干扰对消方法。该方法摒弃了传统的自适应算法，通过训练好的DNN网络模型，该系统模型可以实现对强相关自干扰信号的有效消除，从而可以更准确的从强相关自干扰信号中恢复出目标信号。
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公开(公告)号：CN113532304A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110821009.9
申请日：2021-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01B11/16 , G01K11/3206
Abstract: 一种基于准分布式光纤光栅的机翼蒙皮结构健康状态监测方法，属于复合材料蒙皮健康监测技术领域。本发明为解决现有复合材料机翼蒙皮状态监测中，无法实现蒙皮内部损伤的实时监测的问题。包括：对每个传感元件的中心波长进行标定；将宽带光打入到每个传感元件内，每个传感元件采集到的光信号经光纤传导至光纤光栅解调仪，光纤光栅解调仪根据应变传感器的光中心波长测量值和温度补偿传感器的光中心波长测量值以及相应传感元件的标定中心波长进行计算，获得每个应变传感器所在蒙皮位置处的应变信号，根据应变信号确定蒙皮结构健康状态。本发明用于蒙皮应变与温度的实时监测。
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公开(公告)号：CN112799414A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110040918.9
申请日：2021-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明公开了一种AUV松弛轨迹规划方法，将全局规划航路按照设定路径长度划分为多个子航段；确定本次局部航迹规划的起点、终点，以及航迹规划空间范围；根据当前局部环境是否存在运动障碍物，确定执行路径规划或者轨迹规划；利用自适应差分进化粒子群优化算法完成局部航迹规划，得出中间路径点序列以及到达各个中间路径点期望航速；确定当前子目标点，解算AUV的期望航向、期望深度；输出航向指令、深度指令、航速指令，驱动AUV航行；执行方法至结束。本发明可以适应AUV周围局部环境障碍分布动态变化，且能够根据周围局部环境是否存在运动障碍物确定执行路径规划或者轨迹规划，从而权衡局部在线航迹规划的有效性要求和快速性要求。
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公开(公告)号：CN112560671A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011477989.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于旋转卷积神经网络的船舶检测方法，本发明涉及船舶检测方法。本发明的目的是为了解决现有海面船舶特征信息受到干扰甚至被淹没的问题。过程为：一、根据输入图像生成卷积神经网络特征图；二、构建多尺度特征金字塔网络，对特征图进行特征提取，映射产生不同大小的anchor；三、分类筛选出候选框；四、用旋转椭圆边界框代替候选框，进行回归预测；五、计算RPN的损失函数；六、筛选输出RoI Align；七、RoI Align产生特征图，作为全连接的输入，利用Softmax Loss和L1 Loss完成分类和定位以及船头方向的回归；八、将待测舰船图片输入训练好的网络模型，得到分类结果。本发明用于船舶检测领域。
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公开(公告)号：CN112305506A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011156030.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的LPI雷达信号检测方法，使用CNN进行信号检测，将信号检测问题转化成基于CNN的特征提取问题，对截获到的雷达信号脉冲进行采样，将采样后的离散信号的同相分量和正交分量直接输入神经网络，实现在一定误差范围内的高准确率信号检测。本发明对不同SNR下的LPI雷达信号检测具有泛化能力；由于信号带宽、载频等参数的随机性，可以保证测试集具有泛化性，说明对未经训练的信号具有一定的泛化能力，具有良好的应用前景。
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