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公开(公告)号:CN105068041A
公开(公告)日:2015-11-18
申请号:CN201510535646.4
申请日:2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01S3/143 , G01S3/74 , G01S13/02 , G01S2013/0236
Abstract: 本发明公开了互耦条件下基于协方差矢量稀疏表示的单基地MIMO雷达角度估计方法。包括以下步骤:发射阵列发射相互正交的相位编码信号,接收端进行匹配滤波处理后获得接收数据,利用发射阵列和接收阵列都具有的互耦矩阵,通过线性变换消除未知互耦的影响;对消除互耦后的数据矩阵进行降维处理,获得协方差矩阵并进行向量化操作;获得稀疏表示模型,构造基于协方差矢量的稀疏表示框架,获得恢复矩阵,得到粗略的DOA估计;对得到的粗略的DOA估计,利用最大似然估计方法进行迭代处理,得到DOA的精确估计。本发明具有分辨率高和角度估计性能强的优点。
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公开(公告)号:CN116873166A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310853256.6
申请日:2023-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下仿生柔性多功能常驻机器人、系统和控制方法,机器人包括头部密封舱、颈部转向舱、躯干部分、尾部转向舱和尾舱,躯干部分包括躯干主舱、多个推进器固定舱和躯干转向舱,颈部转向舱、尾部转向舱和各个躯干转向舱内均设有转向机构,躯干主舱和各个推进器固定舱均设有垂直推进器和水平推进器,躯干主舱内设有控制中心等。本发明结构紧凑,具有仿生弯曲功能,整体呈现流线型,密度与流体接近,在机器人行进过程中,可实现路径的自主规划和推力控制自动分配,适应水下复杂的环境状况,有效满足多种洞穿等相关任务载荷要求。
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公开(公告)号:CN119783397A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510062736.X
申请日:2025-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/28 , G06F119/14
Abstract: 海洋工程装备耦合碰撞动力学建模仿真方法及装置,属于船舶与海洋工程虚拟仿真技术领域,尤其涉及海洋工程装备刚柔多体耦合碰撞动力学建模仿真;解决了现有仿真方法所存在的碰撞检测效率低和接触力计算不够精确的问题;所述方法包括以下步骤:运动仿真步骤:采用作业装备时域运动仿真模型进行仿真,根据获得的接触力,更新外部作用力,求解获得作业装备的加速度,通过四阶龙格库塔法积分获得作业装备的运动速度和位姿,完成仿真。所述的海洋工程装备耦合碰撞动力学建模仿真方法及装置,适用于海洋工程装备刚柔多体耦合碰撞的动力学建模仿真。
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公开(公告)号:CN105093185B
公开(公告)日:2017-10-03
申请号:CN201510519920.9
申请日:2015-08-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的单基地多输入多输出雷达目标波达方向估计方法,首先建立单基地MIMO雷达系统的接收信号模型,构造降维转换矩阵进行降维处理;然后利用酉变换矩阵将降维后的接收数据矩阵变为实域的,设计实值扩展数据矩阵并获得其协方差矩阵;根据Khatri‑Rao积,将实值协方差矩阵向量化以解决多测量矢量(MMV)问题,并得到稀疏表示框架下的相应模型;最后设计权值矩阵获得估计参数并构造实值l1范数最小化框架,得到恢复矩阵,寻找恢复矩阵中的非零行,实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明计算复杂度明显降低,具有更高的角度分辨率和更好的角度估计性能,并且具有最低的SNR临界值。
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公开(公告)号:CN105093185A
公开(公告)日:2015-11-25
申请号:CN201510519920.9
申请日:2015-08-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种基于稀疏表示的单基地多输入多输出雷达目标波达方向估计方法,首先建立单基地MIMO雷达系统的接收信号模型,构造降维转换矩阵进行降维处理;然后利用酉变换矩阵将降维后的接收数据矩阵变为实域的,设计实值扩展数据矩阵并获得其协方差矩阵;根据Khatri-Rao积,将实值协方差矩阵向量化以解决多测量矢量(MMV)问题,并得到稀疏表示框架下的相应模型;最后设计权值矩阵获得估计参数并构造实值l1范数最小化框架,得到恢复矩阵,寻找恢复矩阵中的非零行,实现对MIMO雷达系统中目标DOA的估计。本发明计算复杂度明显降低,具有更高的角度分辨率和更好的角度估计性能,并且具有最低的SNR临界值。
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