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公开(公告)号：CN106502147B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610865811.7
申请日：2016-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种基于FPGA的水声信道中单频脉冲检测和参数估计的装置，涉及水声工程技术领域，具体涉及一种水声参数估计装置。为了解决在设计对水声单频脉冲信号进行检测需求的水声设备时需要重新设计制作PCB并依据所选择的硬件进行相应语言的编程调试的问题。本发明的FPGA用于完成单频脉冲检测和参数估计，FLASH存储器连接到FPGA，E2PROM存储器连接到FPGA，A/D采样接口分别通过8组A/D转换器连接到FPGA，I/O输入输出接口通过I/O输入输出保护电路连接到FPGA；PC机通过配置电缆连接DB9插接件，FPGA也连接有DB9插接件；FPGA通过DB9插接件的相互连接，实现与PC机的通信；供电接口通过供电模块进行供电。本发明可根据不同工况条件下对单频脉冲检测的需求设置相应的AD转换通道数量、采样率和检测参数等，具有低功耗、体积小巧和便于安插的特点，本发明适用于水声定位和水声通信技术领域。
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公开(公告)号：CN108845290A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810261916.0
申请日：2018-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种超短基线阵抗相位模糊的方法。根据超短基线阵的阵型，获得同一方向上任意两个阵元间相位的最大模糊周期数，确定两个阵元间相位模糊周期数的取值范围；根据两个阵元测得的相位差和最大模糊周期数计算出该组阵元所有可能的目标方向角；计算目标方向角的扇面宽度系数，设置目标方向角的扇面宽度；根据所有可能的目标方向角和扇面宽度，在直方图上统计所有目标方向角度的出现次数，出现次数最多的角度即为估计的目标方向角；根据估计的目标方向角计算出各组阵元的模糊周期数的估计值。本发明能够有效实现抗相位模糊，突破了阵列尺寸对于基阵定位性能的限制。
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公开(公告)号：CN108761395A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810511746.7
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/28
CPC classification number: G01S5/28
Abstract: 本发明提供的是一种长基线导航系统应答器位置高精度测量方法。一，根据布放海底应答器阵，并在布放好的应答器附近测量母船运动航路；二，测量母船按照设计好的航路运动，并以指定同步周期发射测距信号，记录同步周期T；三，测量并记录各周期从发射询问信号到接收应答信号所经历的时间ti0(k)；四，根据已知各应答器的电路延迟时间τi，计算各周期所对应的ti(k)；五，对各周期的测量斜距进行修正；六，求解各应答器的位置。本发明提出的基于椭圆焦半径的斜距修正方法，经验证可获得更高的测阵精度，提高长基线导航能力。
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公开(公告)号：CN106960083A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710128178.8
申请日：2017-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009 , G06F2217/08
Abstract: 本发明属于阵列信号处理技术领域，涉及一种适用于模型失配时的基于主瓣波束图优化的鲁棒自适应波束形成方法。包括：对阵列数据进行采样获得时域快拍模型，并估计数据协方差矩阵；输入观测导向矢量、主瓣畸变因子、阵元数，构建主瓣波束图畸变的度量函数；对及输出功率进行约束来修正导向矢量，得到一个非凸非线性的优化问题；将该优化问题转化为等价的凸二次约束二次规划问题；采用高效的内点法结合矩阵秩‑1分解运算进行求解QCQP问题得到修正后导向矢量的估计值；将代入到SCB的权系数公式中得到本方法的波束形成器权系数并处理阵列数据，得到高输出信干噪比的期望信号。本发明存在基阵模型失配时输出信干噪比更高。主瓣波束图抗畸变能力更强。
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公开(公告)号：CN103152299A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310067897.5
申请日：2013-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明提供的是一种适用于近海多声学系统协同工作的强干扰抑制方法。包括以下步骤：（1）初始化基本参数，主要包括：滑动窗宽度、包络容限系数、鉴窄系数、鉴宽系数、宽度门限、FFT点数、窄带干扰陷波带宽；（2）频域拷贝相关序列重置；（3）基于信号-噪声能量联合估计的相关域自适应门限计算；（4）对输入信号和重置的频域拷贝相关序列做相关运算并提取包络，进行鉴宽-鉴窄-峰值联合检测。本发明改善了低信干比条件下水声信号检测的性能，对尖刺干扰和窄带脉冲干扰有较强的抑制作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119377887A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411501068.8
申请日：2024-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F30/20 , G06N3/048
Abstract: 非高斯环境下基于深度学习的脉冲信号重构方法，本发明涉及基于深度学习的脉冲信号重构方法。本发明的目的是解决现有海洋环境噪声往往具有非高斯统计特性，基于高斯分布假设的传统方法在非高斯干扰与低输入信干噪比背景下的脉冲信号重构准确率低的问题，而提出非高斯环境下基于深度学习的脉冲信号重构方法。非高斯环境下基于深度学习的脉冲信号重构方法具体过程为：构建训练集；构建深度神经网络模型；基于训练集对构建的深度神经网络模型进行训练，获得训练好的深度神经网络模型；将接收到的水声脉冲信号输入训练好的深度神经网络模型，训练好的深度神经网络模型输出重构后的脉冲信号。本发明用于脉冲信号重构领域。
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公开(公告)号：CN119247278A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411492408.5
申请日：2024-10-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水声遥控领域，尤其涉及一种信号周期偏移下的单信标声学导航方法。针对利用距离信息的导航算法非常依赖精确已知的声信标信号周期，在信号周期估计不准或信号周期发生漂移的情况下，存在导航误差大的问题。本发明方法利用多邻域粒子群优化算法得到当前时刻导航目标的位置坐标实现了单信标导航，不依赖同步时刻也不受信号周期的影响，解决了信号周期估计不准或信号周期发生漂移的情况下，存在导航误差大的问题。本发明方法的导航精度与信号周期无偏移时的TDOA算法精度一致。
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公开(公告)号：CN118964805A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411151062.2
申请日：2024-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/14 , G06F18/2131
Abstract: 一种基于平滑循环周期图的谱相关估计方法，本发明属于非平稳信号处理领域，涉及基于平滑循环周期图的谱相关估计方法。本发明的目的是为了解决现有的快速谱相关估计方法难以同时兼顾谱相关的估计质量、计算速度与内存需求，导致分离信号的循环频率和谱频率信息计算速度慢，代价高的问题。过程为：一：对信号进行L点快速傅里叶变换得到频谱；二：确定重叠保留法的最优分段段长M；三：基于频谱、最优分段段长M和重叠保留法对每一个k计算谱相关在谱频率fk的一个切片(α,fk)，所有(α,fk)切片组成谱相关#imgabs0#四：对谱相关#imgabs1#进行幅度修正，获得修正后的谱相关#imgabs2#
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公开(公告)号：CN118820841A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410801461.2
申请日：2024-06-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 基于巴氏距离度量的船舶辐射噪声信号分类方法，本发明涉及水声目标识别领域，具体涉及船舶辐射噪声信号分类方法。本发明所要解决的问题：一种基于巴氏距离度量的特征选择技术，从而达到减少信息冗余和降低分类算法计算复杂度，提高分类准确率的效果。过程为：采集船舶辐射噪声信号数据，对船舶辐射噪声信号进行处理，获取声纹切片统计量特征集；将特征集按维度依次展开，获得不同维度特征向量；统计不同维度特征向量的概率分布；计算任意两个维度特征向量中数值对应的概率分布间的巴氏距离，基于巴氏距离构建分布距离的上三角阵；在三角阵的上三角部分选取独立的特征维度，使得目标在特征空间的类间分布距离最大，完成船舶辐射噪声信号分类。
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公开(公告)号：CN118169634A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410285455.6
申请日：2024-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种方位变化率约束下的基于DBSCAN聚类的轨迹维持方法，它属于多目标纯方位跟踪领域。本发明解决了在目标邻近场景下，采用现有聚类算法的数据关联效果差的问题。本发明首先对当前时刻的目标状态进行估计并计算每个粒子估计的状态对应的权值；再提取上一时刻的所有聚类结果，并根据上一时刻的聚类结果和权值计算任意两个聚类中心的差值，并将差值与目标邻近门限进行比较，根据比较结果得到当前时刻的初始聚类结果，再基于初始聚类结果对粒子群估计的状态进行基于密度的聚类，得到当前时刻的最终聚类结果，通过本发明的聚类方法显著提升了数据关联的效果；最后根据聚类结果与历史轨迹进行轨迹判决。本发明方法可以应用于多目标纯方位跟踪。
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