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公开(公告)号：CN111427042A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010215107.3
申请日：2020-03-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于高刷新率声脉冲的水下弱目标回波检测前跟踪方法，涉及信号处理领域，针对现有技术中由于水下环境不稳定带来的干扰及刷新率低进而导致探测效率低的问题，包括以下步骤：步骤一：基于高功率低刷新率信号，使其在同一周期内增加发射声脉冲个数，且在周期内发射能量一定的情况下降低单个发射声脉冲的功率，得到低功率高刷新率信号，并将其作为发射信号；步骤二：将主动声纳探测系统接收到的回波信号进行匹配滤波处理；步骤三：结合弱目标的运动状态及步骤二中匹配滤波处理的结果建立目标的状态方程及量测方程；步骤四：将步骤二得到的量测值结合步骤三中建立的运动方程及量测方程，然后通过检测前跟踪方法进行处理，得到弱目标的检测、跟踪结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112649798B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202011641004.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 水声目标弱线谱软判决被动探测方法，解决了现有检测前跟踪门限检测出现的弱目标线谱检测概率低，虚警概率高的问题，属于水声目标探测技术领域。本发明包括：S1、将被动声纳系统的接收信号进行短时傅里叶变换；S2、结合线谱的状态建立状态方程及量测方程；状态方程为：Xk＝Xk‑1+Qk；量测方程为：Zk＝h(ekXk,wk)；其中，函数h(.)表示S1的短时傅里叶变换，ek表示标记状态，ek＝1表示跟踪的水声目标线谱存在，ek＝0表示跟踪的水声目标线谱不存在；S3、将S1得到的短时傅里叶变换结果结合S2中的状态方程及量测方程，基于粒子滤波，得到线谱在k时刻的线谱存在概率： M表示粒子滤波产生粒子的数量。
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公开(公告)号：CN111427042B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202010215107.3
申请日：2020-03-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于高刷新率声脉冲的水下弱目标回波检测前跟踪方法，涉及信号处理领域，针对现有技术中由于水下环境不稳定带来的干扰及刷新率低进而导致探测效率低的问题，包括以下步骤：步骤一：基于高功率低刷新率信号，使其在同一周期内增加发射声脉冲个数，且在周期内发射能量一定的情况下降低单个发射声脉冲的功率，得到低功率高刷新率信号，并将其作为发射信号；步骤二：将主动声纳探测系统接收到的回波信号进行匹配滤波处理；步骤三：结合弱目标的运动状态及步骤二中匹配滤波处理的结果建立目标的状态方程及量测方程；步骤四：将步骤二得到的量测值结合步骤三中建立的运动方程及量测方程，然后通过检测前跟踪方法进行处理，得到弱目标的检测、跟踪结果。
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公开(公告)号：CN109946671A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910294910.8
申请日：2019-04-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于双门限判决的水下机动弱目标检测跟踪方法。传统动态规划检测前跟踪方法，存在的目标丢失率高问题；以及利用卡尔曼运动模型进行跟踪过程中存在的模型失配和所能跟踪总帧数少的问题。初始化目标的状态，得到目标的初始位置、速度信息及能量初始累计值；设定一级门限，检测筛选可能为目标的量测值；若每一帧的量测值关联于前一帧的量测值，利用卡尔曼状态估计的一步预测确定帧间转移速度；若目标发生机动，利用分段重新起始的方法重新对目标进行跟踪；将所有量测值进行航迹回溯，得到的恢复航迹能量进行累加，利用第二门限筛选可能航迹，并确认出最终航迹。本发明的漏检率低，跟踪过程中即使目标发生机动，也能及时更新目标速度。
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公开(公告)号：CN112649798A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011641004.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 水声目标弱线谱软判决被动探测方法，解决了现有检测前跟踪门限检测出现的弱目标线谱检测概率低，虚警概率高的问题，属于水声目标探测技术领域。本发明包括：S1、将被动声纳系统的接收信号进行短时傅里叶变换；S2、结合线谱的状态建立状态方程及量测方程；状态方程为：Xk＝Xk‑1+Qk；量测方程为：Zk＝h(ekXk,wk)；其中，函数h(.)表示S1的短时傅里叶变换，ek表示标记状态，ek＝1表示跟踪的水声目标线谱存在，ek＝0表示跟踪的水声目标线谱不存在；S3、将S1得到的短时傅里叶变换结果结合S2中的状态方程及量测方程，基于粒子滤波，得到线谱在k时刻的线谱存在概率：M表示粒子滤波产生粒子的数量。
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公开(公告)号：CN109946671B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910294910.8
申请日：2019-04-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 一种基于双门限判决的水下机动弱目标检测跟踪方法。传统动态规划检测前跟踪方法，存在的目标丢失率高问题；以及利用卡尔曼运动模型进行跟踪过程中存在的模型失配和所能跟踪总帧数少的问题。初始化目标的状态，得到目标的初始位置、速度信息及能量初始累计值；设定一级门限，检测筛选可能为目标的量测值；若每一帧的量测值关联于前一帧的量测值，利用卡尔曼状态估计的一步预测确定帧间转移速度；若目标发生机动，利用分段重新起始的方法重新对目标进行跟踪；将所有量测值进行航迹回溯，得到的恢复航迹能量进行累加，利用第二门限筛选可能航迹，并确认出最终航迹。本发明的漏检率低，跟踪过程中即使目标发生机动，也能及时更新目标速度。
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