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公开(公告)号：CN107577999B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201710722275.X
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值和分形维数的雷达信号脉内调制方式识别方法，属于雷达信号分选与识别领域。该发明首先通过Choi‑Williams分布(CWD)得到信号的时频图像，提取时频图像的奇异值；然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数，组成特征向量；最后使用基于支持向量机的分类器(SVM)实现雷达信号的分类识别。该方法能够在低信噪比条件下实现对雷达信号的有效识别，解决了在信噪比低的情况下雷达信号识别率低的问题。本发明所述的雷达信号识别方法在低信噪比条件下识别率高，鲁棒性好，适应信号类型多，具有良好应用前景。
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公开(公告)号：CN111582236A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010461186.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于稠密卷积神经网络的LPI雷达信号分类方法，首先制作数据集，获取几种不同脉内调制方式的LPI雷达信号，对雷达信号进行时频分布处理，得到时频图像；采用图像处理技术，对时频图像进行预处理。然后构建一种基于稠密卷积神经网络的特征提取与分类方法。为了加快和优化所提模型的学习效率，采用迁移学习对网络模型进行预训练，利用Adam算法对网络参数进行优化训练。最后采用SoftMax分类器准确获得8个LPI雷达信号分类结果。本发明提出利用稠密卷积神经网络，能更充分提取雷达信号特征，加强特征重利用，从而提高雷达波形在低信噪比下的识别性能，可用于复杂电磁环境下的雷达信号识别。
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公开(公告)号：CN111273215A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911281522.2
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了信道状态信息的通道不一致性误差校正测向方法，属于室内定位技术领域。实现步骤如下：对CSI测向算法进行建模；利用单天线数据计算直达波飞行时间ToF；成对天线间CSI数据平滑处理增加接收阵列孔径；利用直达波飞行时间ToF和直达波入射角度先验信息进行成对天线间幅相误差计算；根据离线数据建立不同来波方向情况下幅相误差表格，在线过程中对照表格动态选取Γ值，进行通道幅相误差校正和迭代测向。本发明解决了商用Wi-Fi网卡复杂的通道间幅相误差校正问题，保证了Wi-Fi网卡CSI测向的精度，有效降低基于商用Wi-Fi网卡的室内定位系统部署使用的复杂度和成本，应用前景广阔，而且操作简单、不需要专用设备、能有效适应室内多径环境。
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公开(公告)号：CN110764063A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910976041.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及使搜索效果更快更明显的一种基于SDIF与PRI变换法结合的雷达信号分选方法。本方法包括如下步骤：对雷达信号进行预分组；利用SDIF方法对预分选后的雷达分组建立到达时间级差直方图；依据雷达信号模型时域特点快速搜索提取雷达信号；建立一级差直方图快速分析参差信号；判断是否仍有复杂类型雷达信号残留；查询各模块分选结果。本发明的有益效果在于：预分选与主分选结合，将SDIF与PRI变换法结合作为主分选，SDIF部分对复杂雷达电磁环境中常规信号、参差信号、脉间捷变频以及脉组捷变频信号进行快速而有效的分选，PRI变换法部分分选剩余的抖动信号，各部分算法各司其职，承上启下，组合成有效快速的综合分选算法。
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公开(公告)号：CN110531321A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910787516.8
申请日：2019-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及基于特征值的动态信道化子带频谱检测方法。根据信道化输出的第i路子带信号，经单通道信号的多通道转换，得到M×N维观测矩阵，构造采样协方差矩阵；根据采样协方差矩阵进行特征分解，得到相对应形式平均特征值和当前子带最小特征值，构造相应算法的检测统计量；根据实际情况通过虚警概率，得到相应算法检测门限的表达式；根据相应的检测算法的判决表达式，确定信号是否存在，即当α＞γ时，判断存在信号，否则不存在。相对于目前的经典频谱检测处理方法，本发明在低信噪比、低采样点的条件下，获得了更高的检测性能，提高了检测的精确程度，更加符合未来电子战中的信号电磁环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110095749A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910377716.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明听的是一种基于非圆信号的多重孔径嵌套阵列设置及DOA估计方法。首先根据总阵元数N得到原始嵌套阵列两子阵阵元数N1和N2及阵列结构；然后基于嵌套阵列两子阵对应关系得到各自的偏移量l1和l2；接着根据阵列接收非圆信号及虚拟阵列的特点设计连续虚拟阵列自由度最大的多种物理阵列摆放形式；最后根据实际需求取其中一种用于非圆信号欠定波达方向估计。本发明提出的非圆信号阵列设置与现有嵌套阵列相比，具有阵列摆放灵活和孔径多变但连续虚拟阵列自由度固定且有效提高的优点，可实现高性能的非圆信号欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN106990386A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710239780.9
申请日：2017-04-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
CPC classification number: G01S3/14
Abstract: 本发明的目的在于提供一种单偶极子极化敏感旋转阵列DOA与极化参数联合估计方法，首先对所述极化敏感旋转阵列的阵列接收信号进行数学建模，之后对MUSIC算法的谱函数中的导向矢量的表达式进行修正，从而利用MUSIC算法实现入射信号DOA与极化参数的联合估计。本发明所述的旋转阵列不仅可以利用单偶极子构造极化敏感旋转阵列进行构造，还可以利用任意极化敏感天线单元或组合对其进行构造，具有很强的可移植性。该阵列可以有效降低系统的通道数，极大的降低了系统的成本，并且较少的阵元数有效的避免了阵元数较多带来的通道不一致性的问题。
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公开(公告)号：CN110532932B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910787759.1
申请日：2019-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习的自动识别算法领域，具体涉及一种多分量雷达信号脉内调制方式识别方法。获取几种不同脉内调制方式的单分量或交叠多分量雷达信号的时频图像；利用图像处理算法，对雷达信号时频图像进行预处理，将雷达信号中包含的信号类型作为标签，制作训练集和测试集；设计基于卷积神经网络的预训练网络提取雷达信号时频图像特征，设计基于强化学习的多分量信号分类网络获取分类识别结果；训练、测试、完善网络结构和参数；实现多分量信号的分类识别。本发明所述的多分量雷达信号识别算法在低信噪比情况下，具有广泛的雷达信号类型适应范围和较高的识别准确率，实现了随机交叠多分量雷达信号的脉内调制方式识别。
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公开(公告)号：CN112598620B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202011333284.8
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/00 , G06T3/60 , G06V10/56 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明尿沉渣中透明管型、病理管型以及粘液丝的识别方法，步骤1：收集分割后的尿液有形成分显微图片，按比例随机划分为训练集和测试集；步骤2：训练集数据的预处理；步骤3：构建urine_8Net尿液有形成分识别网络；步骤4：设置所用的网络参数；步骤5：训练基于步骤3所述urine_8Net尿液有形成分识别模型；步骤6：利用步骤1、2得到的尿沉渣图像测试集对所得模型进行测试，得到测试集中管型成分的识别结果及总体准确率。本发明能够自动提取图像特征，对选取的尿液有形成分进行有效的细粒度识别，具有准确率高，识别速度快的特点，在临床中的尿沉渣识别检验有着广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109932681B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910268474.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于空‑时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N，得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2；然后利用原始嵌套阵列接收数据的空‑时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型，从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列；接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集；最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造，从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比，具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点，可实现更优的欠定波达方向估计。
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