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公开(公告)号：CN107390199B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201710855364.1
申请日：2017-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种雷达机动目标跟踪波形设计方法，属于雷达通信技术领域，具体涉及雷达机动目标跟踪波形设计方法。本发明首先对机动目标构造运动模型，计算滤波器更新矩阵权值、运动模型的混合输入状态及对应的估计误差协方差矩阵，然后利用线性或非线性滤波算法获得各子模型的局部无偏滤波器估值和目标状态估计误差协方差矩阵，进行复合矩阵更新以获得最优融合状态估计及融合估计误差协方差矩阵，在此基础上获得发射波形旋转参数，利用分数阶傅里叶变换旋转用户设定波形得到新的量测误差椭圆及发射波形，最后进行马尔科夫转移概率矩阵的更新，以达到更好的跟踪精度。本发明解决了机动目标跟踪稳健性不强、准确性低的问题。本发明可运用于雷达通信技术。
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公开(公告)号：CN107390199A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710855364.1
申请日：2017-09-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东船舶技术研究院
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 一种雷达机动目标跟踪波形设计方法，属于雷达通信技术领域，具体涉及雷达机动目标跟踪波形设计方法。本发明首先对机动目标构造运动模型，计算滤波器更新矩阵权值、运动模型的混合输入状态及对应的估计误差协方差矩阵，然后利用线性或非线性滤波算法获得各子模型的局部无偏滤波器估值和目标状态估计误差协方差矩阵，进行复合矩阵更新以获得最优融合状态估计及融合估计误差协方差矩阵，在此基础上获得发射波形旋转参数，利用分数阶傅里叶变换旋转用户设定波形得到新的量测误差椭圆及发射波形，最后进行马尔科夫转移概率矩阵的更新，以达到更好的跟踪精度。本发明解决了机动目标跟踪稳健性不强、准确性低的问题。本发明可运用于雷达通信技术。
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公开(公告)号：CN119805439A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510299654.7
申请日：2025-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天航信息技术有限公司 , 青岛万升航控智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种针对无人机智能捕获系统的雷视融合装置及方法，其属于无人机高空管制技术领域，解决了现有的无人机管制方式识别的难度大，识别的方位不够全面的问题。本发明采用车载无人机搭载声波发生装置的方式，通过无人机载体上的计算单元中部署的模型对目标无人机进行目标识别，并通过旋转平台将干扰信号发射装置转向目标无人机方向，并发射声波信号，进行目标无人机的管控；借助可进行远距离移动的通信车作为无人机载体，使得无人机能够跟随通信车扩大移动范围，不再受区域限制，扩大了无人机的作业范围，无需下车在通信车内便能够实现对无人机的远程控制和监测，并能实时接收无人机传回的信息，灵活性高、续航时间长。
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公开(公告)号：CN118534422B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410607001.6
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 青岛万升航控智能科技有限公司
IPC: G01S7/36 , G06F30/20 , G01S13/933 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种无人机载雷达近区抗干扰波形设计方法及系统，涉及雷达波形设计技术领域。本发明的技术要点包括：对于无人机载雷达系统，构造基于正交频分复用技术的预编码波形集合；构造波形优化约束条件；构造波形优化目标函数和参考雷达波形；利用MM算法对波形优化目标函数进行转化，并将波形优化约束条件中非凸约束条件转化为凸约束条件；利用标准数值工具迭代求解转化后的波形优化目标函数，获得最优波形序列。本发明避免了常见的低峰均比约束未能充分控制发射天线功率均匀性的问题，防止高功率动态范围波动和低发射功率效率的情况，本发明在符号误码率和平均可实现的速率方面有显著改善，且提升了抗截获性能，具备更低的相关旁瓣水平。
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公开(公告)号：CN119228849B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411720620.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天航信息技术有限公司
IPC: G06T7/246 , G06T5/70 , G06T7/73 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06F17/16
Abstract: 本申请提供了一种基于车载路面病害识别系统的抗抖动方法及装置，解决了现有技术中无法高质量消除抖动的技术问题。其包括：获取预处理后的道路画面数据；将预处理后的道路画面数据在局部坐标系中的坐标转换为相机坐标系中的坐标；提取相机坐标系中的每个特征点；利用光流估计法对每个特征点进行追踪，得到特征点的运动轨迹，进行平滑处理，得到消抖后的道路画面数据。本申请可广泛应用于车载平台抗抖动的技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118915011B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411372332.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本申请提供了一种基于毫米波MIMO雷达的低复杂度超分辨3D估计方法，解决了现有雷达角度估计分辨率低、角度分辨能力差和计算复杂度高的技术问题。其包括：利用DDM‑MIMO雷达去获取离散中频信号，对其进行频域预处理得到角度数据矩阵；利用角度超分辨算法对角度数据矩阵进行计算，得到三维参数估计结果；其中，频域预处理包括2D‑FFT预处理、目标检测和加入额外空带的解模糊；角度超分辨算法指，通过波束空间转换、实值变换得到协方差矩阵，随后利用多级维纳滤波器获取信号子空间，构建ESPRIT算法的移不变方程并求解，得出三维参数估计结果。本申请可广泛应用于毫米波MIMO雷达的技术领域。
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公开(公告)号：CN119199829A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411301749.X
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 威海蓝湾海洋工程装备研究院有限公司 , 威海天航信息技术有限公司
Abstract: 本发明一种无人艇载高海况下海面目标检测装置及方法，涉及海况目标检测领域，为解决现有海面目标检测装置在高海况及恶劣天气下，受环境干扰较大，检测性能下降，难以实现目标的精确检测和灵活的实时跟踪的问题。包括：伸缩装置、位姿补偿装置和检测平台；所述检测平台包括底托和安装在底托上的监测雷达和电子水平仪；所述位姿补偿装置位于检测平台的下方，用于控制检测平台的翻动及上下移动；所述伸缩装置的底端固定在无人艇甲板上，所述伸缩装置的另一端与位姿补偿装置的底部中心相连接，用于控制位姿补偿装置的高度及使其自转，以进一步控制监测雷达对目标的持续跟踪；所述高海况下海面目标检测装置还包括预警装置、监测相机和电子陀螺仪。
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公开(公告)号：CN118915011A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411372332.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S7/41
Abstract: 本申请提供了一种基于毫米波MIMO雷达的低复杂度超分辨3D估计方法，解决了现有雷达角度估计分辨率低、角度分辨能力差和计算复杂度高的技术问题。其包括：利用DDM‑MIMO雷达去获取离散中频信号，对其进行频域预处理得到角度数据矩阵；利用角度超分辨算法对角度数据矩阵进行计算，得到三维参数估计结果；其中，频域预处理包括2D‑FFT预处理、目标检测和加入额外空带的解模糊；角度超分辨算法指，通过波束空间转换、实值变换得到协方差矩阵，随后利用多级维纳滤波器获取信号子空间，构建ESPRIT算法的移不变方程并求解，得出三维参数估计结果。本申请可广泛应用于毫米波MIMO雷达的技术领域。
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公开(公告)号：CN117930142B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410315774.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种应对高海况海面机动目标跟踪的雷达波形设计方法，涉及雷达通信技术领域。本发明是为了解决现有滤波方法不适用于复杂非线性状态下的目标跟踪的问题。本发明所述的一种应对高海况海面机动目标跟踪的雷达波形设计方法，能够对高海况下海面复合线性及非线性状态的机动目标进行有效的跟踪，应对高海况下海杂波干扰的影响，克服采用KF、EKF对复杂混合系统状态的跟踪失效问题，及粒子滤波计算复杂度高的问题，所设计的波形能够增强跟踪的稳健性、精确度，更有利于机动目标的跟踪。
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公开(公告)号：CN117890903B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410296160.9
申请日：2024-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种基于雷视匹配的无人艇航迹修正方法，涉及对海观测技术领域。本发明是为了解决现有对海目标跟踪的过程中，当多目标航迹发生交叉时易出现目标数据丢失、航迹断裂的问题。本发明所述的一种基于雷视匹配的无人艇航迹修正方法，使用FMCW雷达进行目标检测与跟踪，使用光学摄像头进行视觉辅助，使用Yolov5方法获取多目标的视觉信息，通过坐标系转换获取目标在真实世界的运动信息，使用多源信息融合的方法实现传感器目标匹配。使用卡尔曼滤波方法，实现多目标运动轨迹的预测和更新。对所有状态量测值与卡尔曼滤波后的预测状态向量使用匈牙利算法进行数据匹配，使用两级匹配机制，实现轨迹修正。
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