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公开(公告)号：CN118859098A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410900107.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于相参积累和脉冲串检测的水下信标信号检测方法，它属于水下探测技术领域。本发明解决了现有方法对水下信标信号检测概率低的问题。本发明对接收信号对应的短时傅里叶变换谱图能量进行分组，再对分组结果进行相参积累，可以有效地增大信噪比，有利于微弱水声信标信号的检测。利用水声信标信号的频率特性和周期特性进行脉冲串检测，可以有效对抗非平稳尖刺脉冲的干扰，降低检测的虚警概率，提高检测的准确率。本发明能够有效检测水声信标信号，具有很强的实际应用价值。本发明方法可以应用于水下微弱信标信号检测。
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公开(公告)号：CN116953605A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310921928.2
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 一种水声矢量阵通道噪声归一化的重加权测向方法，它属于水声矢量阵高分辨测向技术领域。本发明解决了现有方法存在的方位分辨率低和对弱目标方位估计精度低的问题。本发明通过水声矢量阵协方差矩阵和声压通道协方差矩阵的特性分别估计声压和振速通道的噪声功率，再对水声矢量阵接收数据进行加权来解决矢量阵声压通道与振速通道噪声功率不一致的问题；在重加权L1范数最小化准则下，通过将加权子空间拟合问题转化为概率参数约束的多观测向量稀疏恢复问题来实现高分辨测向，同时提高了弱目标的方位估计精度。本发明方法可以应用于水声矢量阵高分辨测向技术领域。
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公开(公告)号：CN105954709B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201610293286.6
申请日：2016-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
Abstract: 本发明属于声矢量传感器阵列信号处理领域，具体涉及涉一种应用于水下目标的远程被动探测的基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法。本发明包括：建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据、径向振速数据、切向振速，构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵，对进行特征值分解；对协方差矩阵分解后得到的特征值集合进行多阈值划分处理，获得信号和噪声对应特征值集合。该方法将基于特征值多阈值修正的信息论检测方法与声矢量圆阵良好抗噪性能有机结合起来，明显地降低了检测算法的信噪比门限，克服了传统的MDL、对角加载MDL、GDE等检测方法对噪声特征值变化较为敏感的缺点。
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公开(公告)号：CN105954709A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610293286.6
申请日：2016-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
CPC classification number: G01S3/80
Abstract: 本发明属于声矢量传感器阵列信号处理领域，具体涉及涉一种应用于水下目标的远程被动探测的基于特征值多阈值修正的声矢量圆阵信源数检测方法。本发明包括：建立声矢量圆阵信号接收模型，获得声矢量圆阵接收声压数据、径向振速数据、切向振速，构造声矢量圆阵声压振速联合处理的协方差矩阵，对进行特征值分解；对协方差矩阵分解后得到的特征值集合进行多阈值划分处理，获得信号和噪声对应特征值集合。该方法将基于特征值多阈值修正的信息论检测方法与声矢量圆阵良好抗噪性能有机结合起来，明显地降低了检测算法的信噪比门限，克服了传统的MDL、对角加载MDL、GDE等检测方法对噪声特征值变化较为敏感的缺点。
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公开(公告)号：CN119667605A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411973778.0
申请日：2024-12-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于多重联合处理解卷积投影CBF空间谱的单矢量水听器方位估计方法，它属于水下目标探测技术领域。本发明解决了现有方法未考虑声场中各个分量自相关部分的声能信息，导致现有方法对弱目标探测的性能提升有限的问题。本发明首先对单矢量水听器声压与振速通道接收信号进行多重联合处理，得到声压与组合振速的最大声能、声压通道接收信号与振速x通道接收信号的声能、声压通道接收信号与振速y通道接收信号的声能、振速x通道与振速y通道的声能、振速x通道声能与声压通道声能之差；再根据计算出的声能和声能之差计算投影CBF空间谱，并基于点扩散函数对投影CBF空间谱进行解卷积，得到水下目标方位估计结果。本发明可以应用于水下目标方位估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118625293A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410784923.4
申请日：2024-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于旋转矩阵的圆形声矢量测向方法，它属于水声矢量阵测向技术领域。本发明解决了现有方法对弱目标方位估计的准确率低且目标方位分辨率低的问题。本发明具体为：将感兴趣信号源的方位所在的子区域作为旋转聚焦子区域，根据旋转聚焦子区域和heading信息构造阵坐标系和大地坐标系下子区域阵列流形矩阵；利用阵列流形矩阵构造矩阵C，再对矩阵C进行奇异值分解，获得左奇异矩阵、右奇异矩阵以及奇异值矩阵；根据奇异值矩阵设计特征值函数，再基于特征值函数确定有效性秩，并根据有效性秩、矩阵的左奇异矩阵以及右奇异矩阵获得旋转矩阵；最后利用旋转矩阵和圆形声矢量阵接收信号进行目标方位估计。本发明可以应用于水声矢量阵测向技术领域。
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公开(公告)号：CN118964805A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411151062.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/14 , G06F18/2131
Abstract: 一种基于平滑循环周期图的谱相关估计方法，本发明属于非平稳信号处理领域，涉及基于平滑循环周期图的谱相关估计方法。本发明的目的是为了解决现有的快速谱相关估计方法难以同时兼顾谱相关的估计质量、计算速度与内存需求，导致分离信号的循环频率和谱频率信息计算速度慢，代价高的问题。过程为：一：对信号进行L点快速傅里叶变换得到频谱；二：确定重叠保留法的最优分段段长M；三：基于频谱、最优分段段长M和重叠保留法对每一个k计算谱相关在谱频率fk的一个切片(α,fk)，所有(α,fk)切片组成谱相关#imgabs0#四：对谱相关#imgabs1#进行幅度修正，获得修正后的谱相关#imgabs2#
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公开(公告)号：CN110082712B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910194811.2
申请日：2019-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明提供的是一种声矢量圆阵相干目标方位估计方法。构建声压P(t)与振速Vx(t)、Vy(t)的互协方差矩阵Rx和Ry，将两个互协方差矩阵堆叠获得新的矩阵Rxy＝[Rx，Ry]T；将矩阵Rxy进行奇异值分解，得到最大奇异值对应的左奇异向量u1；将空间方位角平面进行离散化得到空间角度集合Θ，构建过完备基B(Θ)，建立稀疏求解框架min||∑||1+ε||u1‑B(Θ)∑||2，通过求解的∑得到空间谱，通过谱峰位置估计目标方位。仿真分析及试验结果表明，该方法可有效解决入射信号相关性大或相干、目标在空间方位上角度间隔较小，环境噪声大等情况下的方位估计问题。而且，该方法无需估计噪声功率或者信号数目，为声矢量圆阵相干目标的远程被动测向问题提供了有效方法，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN106199505A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610487737.X
申请日：2016-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
CPC classification number: G01S3/8003
Abstract: 本发明提供的是一种声矢量圆阵模态域稳健方位估计方法。获得声矢量圆阵声压通道及振速x、y通道的接收信号P(t)、Vx(t)和Vy(t)；得到相位模态域声压通道及振速x、y通道接收信号Pe(t)、Vex(t)和Vey(t)；将Vex(t)、Vey(t)通过电子旋转得到组合振速Vec(t)，由Pe(t)和Vec(t)得到协方差矩阵Repv，引入酉矩阵Q对Repv作变换得到模态域声压振速联合处理的实值协方差矩阵Rpv；约束模态域变换及实值处理后的导向矢量，利用二阶锥规划求解得到最优权矢量ωrob；得到的模态域变换及酉矩阵实值变换后的导向矢量得到输出空间谱图，由谱峰位置得到目标方位。本发明克服了相关声源分辨困难、失配情况下最小方差无畸变响应算法性能退化、可处理的信噪比门限高等问题。具有分辨率高、稳健性强、计算量小、背景噪声抑制能力强等众多优点。
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公开(公告)号：CN116401581A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310393189.4
申请日：2023-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/10
Abstract: 基于特征能量熵重构的调制谱自适应特征净化方法，属于水声目标识别领域。本发明为解决现有的调制谱特征提取方法未曾解决谐波干扰对于最后估计结果影响的问题。本发明方法包括如下过程：步骤一、通过预设的多种解调频带对舰船辐射噪声中的空化噪声进行解调，得到多个解调后信号，采用最小熵准则从各解调后信号所对应的解调频带中选取最优解调频带；步骤二、通过VMD算法对最优解调频带下得到的解调后信号分解，得到各阶本征模态函数信号；步骤三、计算各阶本征模态函数信号的特征能量熵，利用FEER算法对所有的特征能量熵进行重构，得到重构信号；步骤四、对重构信号进行功率谱分析，得到净化后的调制谱。本发明主要用于净化调制谱。
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