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公开(公告)号：CN114706084B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111661212.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S15/66
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO算法的水声目标被动跟踪方法，步骤包括：S1、获取多波束LOFAR谱图；S2、通过YOLO神经网络模型对多波束LOFAR谱图进行检测，得到不同目标的频率范围和目标的方位方位中心；S3、确定目标的方位波束指向角和目标的数据关联；S4、通过分裂波束形成，进一步的求出目标的方位波束指向角目标的精确方位角；S5、对目标的精确方位角进行滤波估计，进而进行K时刻目标的状态估计；S6、重复S1‑S6，更新跟踪信息。采用上述技术方案，在同一帧输入数据中识别出多个目标，并输出目标的频率范围和方位范围，能够识别出不同目标的方位；YOLO算法在检测多目标时，给出不同目标的预测概率，可用于数据关联，相较于现有的数据关联方法，其准确度更高。
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公开(公告)号：CN115378460A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211022784.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B1/707 , H04B1/7097
Abstract: 本发明公开了种直接序列扩频信号检测方法，包括以下步骤：步骤一、对输入的信号进行检测并采集其中的扰动信号；步骤二、通过循环普检测并判别步骤一中采集的扰动信号是否为直接序列扩频信号；步骤三、对步骤二中判定为非直接序列扩频信号的扰动信号对其循环谱f＝0截面信号进行小波包分解；步骤四、对步骤三中的小波包分解后所获得的小波包系数进行阈值处理得到新的小波包系数；能够预先进行对扰动信号有无的检测，从而大大节省计算量，提高整个检测系统的性能，同时采用循环谱‑小波包降噪联合进行对直接序列扩频信号的检测，使用小波包降噪使谱峰更容易检测，从而提升整个检测直接序列扩频信号系统的能力且能够适用于低信噪比的环境中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115378777A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211022794.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种α稳定分布噪声环境中水下通信信号调制方式识别方法，包括以下步骤：S2.对步骤S1中所采集到的通信信号S(n)进行预处理，得到预处理后的通信信号So(n)；S3.提取步骤S2中通信信号So(n)的信号特征向量包括奇异谱香农熵的特征值为ESsse、奇异谱指数熵的特征值为ESsee、小波能量谱熵的特征值为EWese和功率谱香农熵的特征值为ESeps；S4.定义为四维输入参数X＝{ESsse,ESsee,EWese,ESeps}；S5.步骤S4中定义的四维输入参数X输入到GWO‑SVM分类模型；采用上述技术方案，由于预处理能更好的抑制尖锐脉冲的影响，多项信号特征向量作为分类器的输入，具有更高的识别成功率；采用GWO‑SVM分类器避免了SVM的惩罚参数与RBF基函数的宽度参数取值对SVM分类结果的影响，函数采用五折交叉验证的最佳准确率。
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公开(公告)号：CN115355986B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211005510.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋噪声源同步邻近记录装置，包括浮垫、安装板、链条、负重板、固定块、支架、支撑杆、信号处理组件、限位器、太阳能电池板、负重球、套管、垂杆所述浮垫顶部的两边内壁均固接有固定块，所述固定块连接有支架，所述支架的顶部外壁开设有弧形槽，所述弧形槽的内壁固定有横杆，所述横杆的外壁活动连接有套管，所述套管的顶部外壁固接有支撑杆，所述套管的底部外壁固接有垂杆，所述垂杆的底部连接有负重球。本发明结构可移动防止受力过猛断裂，且负重球和负重板对晃动的力度进行缓冲抵消，提高记录装置的精确度。
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公开(公告)号：CN115355986A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211005510.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋噪声源同步邻近记录装置，包括浮垫、安装板、链条、负重板、固定块、支架、支撑杆、信号处理组件、限位器、太阳能电池板、负重球、套管、垂杆所述浮垫顶部的两边内壁均固接有固定块，所述固定块连接有支架，所述支架的顶部外壁开设有弧形槽，所述弧形槽的内壁固定有横杆，所述横杆的外壁活动连接有套管，所述套管的顶部外壁固接有支撑杆，所述套管的底部外壁固接有垂杆，所述垂杆的底部连接有负重球。本发明结构可移动防止受力过猛断裂，且负重球和负重板对晃动的力度进行缓冲抵消，提高记录装置的精确度。
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公开(公告)号：CN115378776A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211008040.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种新的基于循环谱参数的MFSK调制识别方法。本方法针对高斯信道下的2FSK和4FSK调制信号的识别。现有的基于特征提取，如高阶累积量、瞬时参数的MFSK类内识别技术在信噪比较低的情况下不能有效识别，而基于循环谱谱峰数目的算法依赖于循环谱图像的好坏，在循环谱谱峰不明显的情况下，容易对信号进行误判。本发明用其他的循环谱参数来替代循环谱谱峰数目进行2FSK和4FSK信号的调制识别。经300次蒙特卡洛实验，本方法在信噪比SNR＝1dB的情况下，识别正确率已经可以达到92％，当信噪比SNR>3dB时，这两种信号的识别正确率可以保持在99％以上。
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公开(公告)号：CN114706084A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111661212.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S15/66
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO算法的水声目标被动跟踪方法，步骤包括：S1、获取多波束LOFAR谱图；S2、通过YOLO神经网络模型对多波束LOFAR谱图进行检测，得到不同目标的频率范围和目标的方位方位中心；S3、确定目标的方位波束指向角和目标的数据关联；S4、通过分裂波束形成，进一步的求出目标的方位波束指向角目标的精确方位角；S5、对目标的精确方位角进行滤波估计，进而进行K时刻目标的状态估计；S6、重复S1‑S6，更新跟踪信息。采用上述技术方案，在同一帧输入数据中识别出多个目标，并输出目标的频率范围和方位范围，能够识别出不同目标的方位；YOLO算法在检测多目标时，给出不同目标的预测概率，可用于数据关联，相较于现有的数据关联方法，其准确度更高。
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