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公开(公告)号：CN112083423B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202010975727.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种多基地声源高精度定位方法，由于传统的多基地定位算法多采用求解几何问题的方法计算目标位置，其存在较多缺点，如：直达声过强掩盖了目标散射回波。本发明构造多基地接收数据矩阵，同时利用了多基地位置信息、每个基地阵型信息和目标位置信息，实现了信息的高效率利用。同时，利用解相干MUSIC算法峰值高度与信号强度无关的特点，在进行高精度定位的同时也实现了对直达声的抑制。
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公开(公告)号：CN111444832A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010220423.X
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的鲸鱼叫声分类方法，实现了对水下鲸鱼叫声信号的分类与识别。本发明利用分数阶傅里叶变换和线性调频小波变换提取鲸鱼叫声信号的时频特征，将其作为卷积神经网络的输入，进行网络模型的训练。通过对数据集进行有放回的抽取，得到多组数据集的子集，分别采用不同的网络结构对得到的数据集进行训练，得到不同的基模型。采用集成学习方式对得到的基模型进行结合，获得比单学习器更优越的性能，提高了目标的识别率。
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公开(公告)号：CN116776124A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310771315.5
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种舰船辐射噪声增强方法、系统、电子设备及存储介质，涉及辐射噪声增强技术领域，对阵列接收信号依次进行时延波束形成和时间滑窗分段得到多个时间方向信号向量并从中选择多个待处理信号向量，对任一利用多个不同分数阶傅里叶变换算法对待处理信号向量进行处理后确定的FrFT域实信号，分别进行Alpha稳定分布和非对称拉普拉斯分布的拟合优度检验得到第一D值和第二D值，确定目标阶次和目标统计分布；利用有目标阶次的分数阶傅里叶变换算法对任一时间方向信号向量进行处理，确定目标FrFT域实信号；根据目标统计分布和所有目标FrFT域实信号，确定阵列接收信号的时间方位历程图，实现了舰船辐射噪声的增强。
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公开(公告)号：CN112364978A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011223533.8
申请日：2020-11-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于系统辨识的神经网络训练集构造方法，本发明先利用成熟的线性系统理论，将系统近似为线性系统进行预处理。首先利用自相关函数，大致计算出系统的最佳阶数，然后利用谱估计技术计算白化滤波器获得预训练过程中的参考信号。最后以参考信号和系统输出的均方误差作为评价准则，找到最佳阶数的精确值。利用此精确值，即可构造用于系统辨识的数据集，提高神经网络性能。利用该方法构造的数据集可以使完成系统辨识任务的神经网络快速收敛，并且具有较高的辨识性能。
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公开(公告)号：CN111323752A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010219550.8
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明提供一种远近场过渡区间声源定位方法，解决声源处于远场和近场过渡距离上的高精度定位问题。本文首先分析了声源处于过渡距离上声源定位误差大的原因，然后针对空间中每个点都仿真产生阵列接收信号，计算接收信号的相关矩阵作为输入数据，将对应点的坐标作为标签，构建数据集。利用残差神经网络学习从相关矩阵到坐标的非线性映射关系，从而可以将神经网络作为处于过渡区间的声源位置估计器，最终实现介于远场和近场之间过渡区间的声源高精度定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118506791A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410535428.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L17/26 , G10L17/04 , G10L17/02 , G10L25/45 , G06F18/2411
Abstract: 鲸鱼叫声信号分类方法及装置，涉及号分类识别技术领域。为解决现有技术中存在的，现有技术中没有公开过通过Mel滤波器对鲸鱼叫声信号进行分类的技术方案的问题，本发明提供的技术方案为：鲸鱼叫声信号分类模型建立方法，所述建立方法包括：根据训练声信号得到所述训练声信号的时频图的步骤；根据所述时频图中，各频段的贡献度分配Mel滤波器的数量的步骤；通过所述Mel滤波器，得到改进的Mel谱图的步骤；对所述Mel谱图进行特征提取的步骤；对所述特征提取得到的特征进行排序，并优化，得到特征集的步骤；根据所述特征集，对鲸鱼叫声信号分类模型进行训练的步骤。可以应用于鲸鱼叫声信号的分类识别系统中。
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公开(公告)号：CN111323752B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010219550.8
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明提供一种远近场过渡区间声源定位方法，解决声源处于远场和近场过渡距离上的高精度定位问题。本文首先分析了声源处于过渡距离上声源定位误差大的原因，然后针对空间中每个点都仿真产生阵列接收信号，计算接收信号的相关矩阵作为输入数据，将对应点的坐标作为标签，构建数据集。利用残差神经网络学习从相关矩阵到坐标的非线性映射关系，从而可以将神经网络作为处于过渡区间的声源位置估计器，最终实现介于远场和近场之间过渡区间的声源高精度定位。
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公开(公告)号：CN110824428A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911073375.X
申请日：2019-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/20
Abstract: 本发明涉及一种基于声线匹配的被动定位方法领域，尤其涉及一种垂直矢量阵水下声线匹配被动定位方法领域。一种垂直矢量阵水下声线匹配被动定位方法，所述方法包括如下步骤：利用水听器阵列接收数据组成接收阵列数据矩阵；确定角度阈值为-15度～15度并据此设计空域滤波器；依据步骤2中设计的空域矩阵滤波器对接收信号进行滤波；利用正交匹配追踪OMP算法提取信道冲激响应；针对空间中的每一个点，计算声信道到达接收水听器的理论模型传播时间；计算代价函数；寻找峰值即为目标位置。本发明的有益效果在于：提高匹配场定位方法的鲁棒性，采用空域矩阵滤波技术滤除大入射角的声线，在保留较强声线信息的同时抑制了部分噪声，提高信噪比。
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公开(公告)号：CN111323784B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202010219545.7
申请日：2020-03-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种近场分布式声源定位方法，解决近场情况下分布式声源的定位问题。本发明提出，在近场情况下利用亮点模型，将分布式声源看作一系列空间中分布散射声源的线性叠加。在发射信号为线性调频信号的条件下，本发明利用镜反射回波和棱角反射回波在分数阶傅里叶变换域中峰值处幅度不同，但相位表达式一致的特点，设计了一种空间谱估计器，使得该估计器能够以相同的空间谱估计器得到不同类型几何亮点的位置。
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公开(公告)号：CN112083423A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010975727.7
申请日：2020-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种多基地声源高精度定位方法，由于传统的多基地定位算法多采用求解几何问题的方法计算目标位置，其存在较多缺点，如：直达声过强掩盖了目标散射回波。本发明构造多基地接收数据矩阵，同时利用了多基地位置信息、每个基地阵型信息和目标位置信息，实现了信息的高效率利用。同时，利用解相干MUSIC算法峰值高度与信号强度无关的特点，在进行高精度定位的同时也实现了对直达声的抑制。
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