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公开(公告)号：CN118243102B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202410340615.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及目标位置估计领域，一种基于有限间断信息的目标位置估计方法，包括，步骤S1，对导弹和目标进行状态建模；步骤S2，在笛卡尔系及改进的球坐标系下对弹目系统的相对运动模型和测量模型进行了构建；步骤S3，基于EKF和CKF算法分别对动态模型和量测模型进行了滤波器设计；步骤S4，构建基于高斯过程回归算法的量测模型，基于已经目标量测信息进行目标位置估计，本发明基于弹‑目相对运动学与空间视距模型，采用滤波估计算法，从包含系统误差和随机误差的制导系统观测量中，获得较准确的弹目相对位置信息，为控制规律提供信息进行导引。
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公开(公告)号：CN117824441B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410024325.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: F42B15/01 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 基于BP神经网络的时空约束智能协同制导方法及系统，属于协同制导领域。解决了现有基于估算剩余飞行时间的智能协同打击目标场景，仅局限于静止目标，对于协同打击高机动目标场景存在估算剩余飞行时间精度低，导致高机动目标准确度低的问题。本发明采取单弹在比例导引下的弹道数据作为训练集，对神经网络进行训练，建立从导弹状态、目标机动特性到剩余飞行时间的映射，且将训练后的神经网络在协同制导律设计中进行反演，形成对初始场景具有学习性且能够对剩余飞行时间在线智能预测、根据预测出的各导弹飞向机动目标的剩余飞行时间，构造各导弹的时空协同制导律，实现多导弹对机动目标的协同打击任务。主要用于弹群与机动目标博弈过程中。
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公开(公告)号：CN119002545A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410919842.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/28
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络优化的三维自适应多弹协同制导方法，包括以下步骤：步骤一，三维协同制导模型的建立；步骤二，多弹协同制导律的设计；步骤三，多弹协同制导律参数的优化；本发明构建了基于深度网络的弹群协同训练和测试框架，通过引入深度神经网络，基于智能体与环境的交互学习机制，实现在给定参数范围内的制导参数自主选择，有效增强了弹群协同制导效果，避免了现有技术中协同制导算法模型依赖性强、参数选择困难等问题，通过调节各飞行器的飞行时间，实现同时或依次攻击，提高对三维目标的打击概率，形成具有自主决策能力的智能化弹群协同制导方法，进而弥补传统方法的缺陷，提高飞行器集群自主协同和打击能力。
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公开(公告)号：CN117824441A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410024325.7
申请日：2024-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: F42B15/01 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 基于BP神经网络的时空约束智能协同制导方法及系统，属于协同制导领域。解决了现有基于估算剩余飞行时间的智能协同打击目标场景，仅局限于静止目标，对于协同打击高机动目标场景存在估算剩余飞行时间精度低，导致高机动目标准确度低的问题。本发明采取单弹在比例导引下的弹道数据作为训练集，对神经网络进行训练，建立从导弹状态、目标机动特性到剩余飞行时间的映射，且将训练后的神经网络在协同制导律设计中进行反演，形成对初始场景具有学习性且能够对剩余飞行时间在线智能预测、根据预测出的各导弹飞向机动目标的剩余飞行时间，构造各导弹的时空协同制导律，实现多导弹对机动目标的协同打击任务。主要用于弹群与机动目标博弈过程中。
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公开(公告)号：CN115755955B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211362631.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于截获概率的空空导弹协同探测方法，具体涉及一种基于目标截获概率的空空导弹协同探测的方法，本发明为了解决多拦截器探测时未给出截获概率，导致协同探测准确率低的问题，获取考虑目标机动时目标捕获时刻目标运动区域及其概率分布；选取一枚导弹作为领弹，四枚导弹作为从弹，根据目标运动区域计算领弹和从弹编队的队形参数；根据目标运动区域概率分布和队形参数计算二维平面内的协同截获概率；以队形参数为优化参数，截获概率为优化目标，利用粒子群优化算法优化协同截获概率，得到截获概率最大值，实现最佳的多弹协同探测。本发明属于多弹协同探测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597992B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010413188.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06T7/194
Abstract: 一种基于视频监控的场景物体异常的识别方法，由于视频均是由图像序列工程，所以将采集到的视频的每一帧分为一个图像，并确定所述图像中出现的目标的种类和数量，标记所述图像形成样本，将构成所述视频的所述图像形成样本集；将所述样本集通过faster‑rcnn算法进行目标提取，通过对比判断所述图像中的目标物体是否存在速度异常、形态异常和位置异常。本发明采用faster‑rcnn算法能够解决遮挡造成的目标提取不准确的问题，提高了目标获取的准确性，以提高检测异常行为的准确性；加快异常检测识别速度，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN111583592B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010374572.1
申请日：2020-05-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于多维卷积神经网络的实验环境安全预警方法，采集实验室数据，进行数据预处理，得到归一化样本集，利用多维卷积神经网络对隐藏故障信息进行深度挖掘，随后根据模型的预测分辨结果与所测实验室数据对应的人工标注标签的偏差来调整故障诊断模型内部权重参数，最后对实验室安全预警模型的进行性能测试，使基于多维卷积神经网络的实验室安全预警模型的正确率得到进一步的提升。本发明所得结论准确，可以及时对安全隐患进行发现并预警，阻止安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN110687915B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910988277.2
申请日：2019-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于无向通信拓扑的航天器编队姿态协同控制方法，它属于多航天器协同控制技术领域。本发明解决了现有方法未考虑控制输入以及控制输入变化率饱和约束，导致对多航天器控制的稳定性差的问题。本发明考虑系统通信拓扑为无向连通图，本发明针对控制输入以及控制输入变化率饱和约束的系统不确定性，设计了有限时间稳定的姿态协同控制器，可以确保多航天器系统的姿态信号在有限时间内实现协同。本发明的多航天器系统能够在20秒内实现对期望姿态信号的跟踪以及航天器间姿态信号的一致性收敛，有效提高了存在控制输入以及控制输入变化率饱和约束时的多航天器控制的稳定性。本发明可以应用于多航天器协同控制技术领域。
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公开(公告)号：CN108983812B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810825126.0
申请日：2018-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 为了解决现有无人机海上着陆时可能会损坏机体部件的问题，本发明提供一种能够有效地消除对无人机造成损坏的可能性的无人机海上着陆的船载控制系统。本发明根据采集的无人机图像信息、捕捉装置与无人机的距离信息和船舶的摇晃参数信息，确定无人机的位置、无人机最小跟踪距离和预测出的瞄准点的位置，对无人机的轨迹进行修正，保障高精度地引导无人机飞向捕捉装置，进而与捕捉装置上的瞄准点对接，捕捉装置对无人机进行捕捉，实现制动、海上着落，能够有效地消除对无人机造成损坏的可能性。
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公开(公告)号：CN111598751A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010413175.0
申请日：2020-05-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/20
Abstract: 一种基于实验场景的实验室管理系统，以实验的时间顺序为基础，以实验者的行为操作为主线，通过将实验管理的子系统进行串联，构建的针对实验过程的实验室管理系统；所述实验室管理系统包括基础服务支撑层、管理层和展示层；建立一站式管理系统，大大提高系统使用的便捷性，增加了不同子系统的关联性，实现了实验场景全过程的一站式管理；本发明将实验管理子系统进行串联，提供了高效、便捷、实用的管理系统；提供了实验录制及实验培训、实验仿真功能，将每次实验进行统计与归档，为下一次实验提供培训、仿真资料。
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