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公开(公告)号：CN119647292A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510157612.X
申请日：2025-02-13
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及基于GNSS‑R前向模型的海面风速反演方法及系统，属于海洋遥感及环境监测技术领域。首先通过输入四类CYGNSS数据，得到建模DDM和雅可比矩阵，其次，进行特征提取，通过数据质量筛选后，获取多个与海面风速相关的特征，然后和风速进行时空匹配输入到反演模型中，最后得出DDM前向模型生成的DDM和观测DDM的分布较为集中，整体模拟效果良好，本发明解决了神经网络缺少物理可解释性且反演过程复杂的问题，为之后反演土壤湿度和其他指标了提供新的思路。
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公开(公告)号：CN114756812B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202210199769.5
申请日：2022-03-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于多传感器信息融合技术领域，具体涉及一种基于奇异值分解与信息熵的证据修正方法。本发明利用基本概率赋值函数的几何性质，将证据间差异性问题转化为矩阵性质问题，进而提出一种基于奇异值分解提取证据矩阵主方向对应子空间的重构技术，以滤除基本概率赋值矩阵内存在的干扰信息；对于主方向个数不唯一的证据矩阵，采取信息熵度量的方法完成对高度冲突证据的修正；最后基于证据理论对修正后的证据信息进行融合。本发明能够在不影响一致性数据的前提下，根据矩阵的最大方向对存在干扰的基本概率赋值进行校正，并通过减小焦点元素模值的方式弱化其在证据矩阵中的作用。本发明适用于多传感器信息融合系统中存在不确定信息的场景。
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公开(公告)号：CN113759313B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110836594.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于混沌麻雀搜索算法的TDOA/FDOA定位方法，包括：建立站址误差情况下的TDOA/FDOA定位模型；利用加权最小二乘法得到目标源位置信息的粗略估计；利用Ligostic混沌序列初始化种群；采用麻雀搜索算法对TDOA/FDOA模型进行定位解算；判断算法是否达到最大迭代次数Itera；如果是，停止迭代并输出目标的位置和速度，否则返回步骤四继续迭代。为使麻雀种群能够均匀分布在目标区域，将Logistic混沌映射引入种群进行初始化，降低算法陷入到局部最优的风险；用改进的麻雀搜索算法来实现TDOA/FDOA定位跟踪。本申请方法能够降低运算复杂度，有效解决低站址误差下定位精度差的问题。
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公开(公告)号：CN111308426B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911260971.9
申请日：2019-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于单天线接收机的低信噪比周期调频信号检测与分离方法，属于无线电信号检测与分离领域。所述方法包括：利用单天线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行自相关运算，检测其中周期成分并估计其周期；根据截获信号的周期特性将截获的信号进行分割、重组，检测并提取重组后信号单频分量，最后进行信号重构，获得分离后信号。本发明能够降低检测与分离周期调频信号的计算量，同时提高信号检测与分离准确率，并且适用于多种非线性周期调频信号的检测与分离。
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公开(公告)号：CN116337071A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310277768.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于高斯混合势概率假设密度滤波器的海上目标跟踪算法，算法针对高斯混合势概率假设密度滤波器面对海上杂波干扰强、机动情况复杂的“低慢小”目标，容易出现虚警、漏检等跟踪性能下降的问题，给出了解决方法。首先，在高斯混合势概率假设密度滤波器的基础上引入多模型算法以匹配目标的多种运动状态，其次，利用目标的多普勒量测与位置量测之间的关联，建立位置‑多普勒联合波门，对量测信息进行联合筛选，最后，在位置更新的基础上对目标进行序贯更新。对比仿真结果表明，本发明所提出算法可以提高目标数目估计稳定度，并改善跟踪精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114186630A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111501107.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请发明提供了一种基于近似粗糙集分辨力分类决策算法。所述方法包括：利用粗糙集近似度判断属性划分样本数据能力，将样本属性隶属函数值大于设定近似度的样本占比作为该属性概率，并将其代入到决策分辨力算法中，以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树，测试样本在分类决策树中获得的叶节点即为分类决策结果。本申请方法能够在提高样本分类决策准确率的基础上，提高分类决策时间效率和树形复杂度。
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公开(公告)号：CN113406672A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110669463.7
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加窗的分段线性调频干扰消除方法，包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行差分图干扰参数估计，检测线性调频成分的调频周期长度、调频起止位置与调频率变化情况；根据线性调频干扰的周期信息将接收的信号进行分段，对于不同段的含干扰信号补零并自适应地调整分数阶傅里叶变换所需的窗长度，最后通过分数域干扰抑制获得消除干扰后的信号并在时域去除残余干扰。本申请方法在对线性调频干扰抑制过程中，提高了干扰在分数阶域的聚集程度，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
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公开(公告)号：CN113325406A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110565144.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于正则化约束加权最小二乘的无源定位方法。该方法分为两步，在第一步中针对TDOA/FDOA定位问题建立了基于RCTLS思想的定位模型，同时基于最小化均方误差的准则求解正则化参数，之后通过数学推导给出了该模型的闭式解析解；第二步则是利用约束条件建立起关于第一步估计误差的方程后进行求解，最后利用求得的解对第一步的估计结果进行修正。本发明的方法可以提高基于CTLS模型的定位方法的定位精度，而且在系数矩阵出现病态的情况下性能也更加稳定。
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公开(公告)号：CN107728166A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710806427.4
申请日：2017-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时域分组处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法，属于射频干扰抑制领域。所述方法包括：利用N阵元天线阵获得N通道的接收信号数据；采用改进的奇异值比谱方法估计接收信号中各周期分量的周期，进而计算所有周期分量的最小公周期；根据估计的周期信息将各通道接收信号中具有相同频率特性的数据点重组得到新的子空时数据矩阵；利用基于最小功率无畸变准则的空时处理算法完成各组信号的干扰消除；将消除干扰后的数据进行重构以得到后续处理所需信号。本申请发明的方法能够根据周期调频信号的时频稀疏性与广义周期特性，在不增加接收机阵元个数的前提下，提升接收机干对抗宽带调频干扰的个数。
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公开(公告)号：CN105005029B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510422798.3
申请日：2015-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明提供的是一种基于数据场层次聚类的多模雷达信号分选方法，包括：根据截获的雷达样本信号建立数据场模型；优化数据场影响因子，划分网格，绘制等势线；采用削除势心法寻找数据空间的势心值；以数据空间的所有势心值为聚类中心对雷达信号特征参数进行层次聚类，完成对多模雷达信号的分选。本发明的方法能够基于多模雷达信号特征参数，根据移多模雷达信号参数构成数据空间性质完成多模雷达信号的分选，较好的解决了多模雷达信号分选时经常出现的“增批”等问题，分选精度较高。
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