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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117148444A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311195383.8
申请日：2023-09-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扩展互质阵列的高阶离网格DOA估计方法与系统，属于极地水声探测领域。方法包括：获取由扩展的互质阵列接收的信号，构成接收数据矩阵；引入相位分数低阶矩方法构造相位分数低阶矩矩阵C，对C进行矢量化，去冗余和重排，得到单快拍连续虚拟均匀直线阵信号矢量z1；基于z1，采用重叠子阵列的划分方法，构造多重测量信号矢量矩阵Z；使用高阶的泰勒展开项来构建离网格模型，根据矩阵Z，使用基于外推的迭代稀疏投影算法联合估计稀疏信号矩阵和网格偏移量，估计出目标的DOA。本发明为解决常规DOA估计方法在极地脉冲噪声环境中探测性能下降以及传统均匀线阵可探测的目标个数有限的问题提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN116861305A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310718462.6
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/098
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于波束域数据的水下目标航迹智能提取方法，包括以下步骤：(1)对波束域数据进行波束形成，绘制波束形成历程图；(2)提取感兴趣信号，并贴标签；(3)特征提取；(4)训练网络；(5)模型评估并筛选得到最优网络模型；(6)识别波束域数据。本申请基于机器学习，对包含一定量数据的训练集的模型训练，通过评估筛选出最优模型，可对波束域数据进行识别并分类成水面目标及水下目标，从而提取并保留水下目标。与目前其他分离水面目标的方法相比，准确率更高，适应性更强。
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公开(公告)号：CN116859325A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310812397.3
申请日：2023-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种极地脉冲噪声环境下离网格DOA估计方法和系统，属于极地水声探测领域。方法包括：根据经由半波长间距的均匀直线阵接收的信号得到阵列接收数据矩阵，初始化最大迭代次数、列满秩随机矩阵、行满秩随机矩阵；根据最大混合相关熵准则，选择残差拟合误差矩阵的提高混合相关熵作为子空间分解优化的目标函数进行迭代求解，获得优化后的阵列接收数据矩阵；根据优化后的阵列接收数据矩阵，基于多阶泰勒展开项构建的新离网格模型，使用迭代稀疏投影算法来联合估计稀疏信号矩阵和网格偏移量，从而估计出目标的DOA。本发明能够克服网格失配问题实现对目标方位的高精度估计，并且在高斯噪声环境和脉冲噪声环境下都具有良好的性能表现。
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公开(公告)号：CN116859326A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310812398.8
申请日：2023-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种极地脉冲噪声环境下自适应零陷DOA估计方法和系统，所述方法包括：获取零陷阵列接收到的信号，所述零陷阵列为均匀直线阵，其中第一个阵列传感器为参考阵元，其他阵列传感器为辅助阵元；在第l个快拍下，输入零陷阵列中辅助阵元接收到的信号和参考阵元接收到的信号，初始化相关参数；进行运算迭代获得零陷阵列辅助阵元权向量，在每轮迭代中，根据零陷阵列误差信号更新参数，并根据可变步长更新辅助阵元权向量；将阵列方向图的倒数定义为空间谱获得方位谱，根据方位谱，估计出目标方位。本发明在极地脉冲噪声环境中具有较高的DOA估计精度和较低的计算复杂度，不需要已知信源个数，利于工程实现和应用。
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