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公开(公告)号：CN115114960B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210767193.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N3/045
Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，具体涉及一种基于自适应黑蜘蛛猴算法的辐射源个体识别方法。本发明通过构造类内、类间离差矩阵，设计离差损失，融合四元组和中心聚类损失，使得损失函数的构建更具可靠性；通过设计自适应黑蜘蛛猴算法对损失函数权重寻优，构建改变搜索方向的标志，利用螺旋优化搜索，扩大搜索范围，引入探索和平衡开发因子，使权重随迭代次数改变，减少了权重变化的盲目性，增强了辐射源个体识别方法的泛化性、准确性和适应性。本发明不仅能提高网络收敛速度，增加网络的泛化性和可靠性，还能准确实现辐射源个体识别，具备较好的适用性。
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公开(公告)号：CN118552744A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410549323.X
申请日：2024-05-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/44 , G01S7/02 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于辐射源信息识别技术领域，具体涉及一种辐射源工作模式识别方法、程序、设备及存储介质。本发明利用余弦度量距离，改进高斯核函数，提升模型对局部特性的提取能力，并结合多项式核函数的全局性能力，构造新的组合核函数，改进SVM模型，提高模型的鲁棒性。本发明设计了倭河马算法，自适应优化SVM模型参数组合，为倭河马赋予警惕属性，引入预警因子，改进倭河马防御时的位置更新方式，增强算法的泛化能力，使得改进SVM模型参数组合随迭代次数不断优化，进而提升改进SVM模型的识别能力，实现了小样本条件下辐射源工作模式识别方法泛化性和准确性的提高。
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公开(公告)号：CN113268074B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110632549.2
申请日：2021-06-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无人机飞行控制技术领域，具体涉及一种基于联合优化的无人机航迹规划方法。本发明通过前端飞行状态优化模型获取无人机自身飞行状态的最优估计，大幅度降低了自然干扰因素对传感器数据的误差；通过后端飞行动作优化模型，将实际偏差大的飞行角度调整至预期飞行角度，解决了强化学习决策飞行动作不佳的问题，提高了飞行航迹的可靠性。在实际应用中，对于传感器实时采集飞行状态数据，利用前端飞行状态优化模型实时获得最优飞行状态估计，将其作为已训练TD3模型的输入，得到飞行动作，并利用后端飞行动作优化模型，得到对应的飞行动作偏置，对其进行判决，控制输出优化后的飞行动作，从而实现无人机面对自然干扰影响的实时航迹规划。
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公开(公告)号：CN113406579A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110632548.8
申请日：2021-06-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明属于电子干扰技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的伪装干扰波形生成方法。本发明通过构建深度强化学习探索模型，设计状态空间、动作空间、奖励函数，实现了基于深度强化学习的干扰波形生成，该模型中模拟了较为复杂的动态对抗过程，只需当前雷达状态就可以输出对应的干扰波形，在复杂或未知对抗场景下依然能够做出较为有效的干扰波形决策；通过构建伪装生成网络输出伪装信号，并与深度强化学习的生成的干扰信号叠加，得到带有伪装的干扰波形，使得已经训练完成的雷达智能识别网络误判，避免了干扰波形易被雷达方识别的问题，具有较好的干扰和伪装效果。
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公开(公告)号：CN110162077A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910527322.4
申请日：2019-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于飞鱼算法的无人机航迹规划方法，属于无人机飞行控制领域。包括建立无人机飞行运动模型，设计球面坐标系动作姿态向量；利用检测概率的效能值和无人机奖惩机制构建航迹评价函数，将无人机连续的飞行动作离散化，以时间作为间隔，使用飞鱼算法对每一时刻的航迹评价函数值寻优；更新飞鱼种群，结合种群飞行寻优思想进行迭代，当迭代寻优操作达到最大迭代次数，生成每一时刻最优动作姿态；将最优动作姿态数据控制无人机，生成有效可靠的无人机飞行航迹。本发明结合飞鱼算法，利用种群飞行觅食寻优和交互平台，增强了航迹规划方法的全局搜索能力，本发明模型简单、收敛速度快、准确率高、可靠性好，适用不同场合下的飞行任务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116704253A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310706887.5
申请日：2023-06-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统，方法包括以下步骤：S1.生成波段数据集，并提取所述波段数据集中的每个波段对应的地物标注，得到地物种类标签集；S2.基于波段数据集设计猫鼠蜜马算法，并对猫鼠蜜马个体进行适应度排序，提取波段数据集中的代表性波段组合；S3.基于代表性波段组合，训练3DCNN‑ViT神经网络模型；S4.采集待处理高光谱图像数据集，并将待处理高光谱图像数据集输入至3DCNN‑ViT神经网络模型中进行分类。本申请在保证图像分类精度高的情况下选择出最具代表性的波段组合，增加了波段选择的普适性。
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公开(公告)号：CN115114960A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210767193.8
申请日：2022-06-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，具体涉及一种基于自适应黑蜘蛛猴算法的辐射源个体识别方法。本发明通过构造类内、类间离差矩阵，设计离差损失，融合四元组和中心聚类损失，使得损失函数的构建更具可靠性；通过设计自适应黑蜘蛛猴算法对损失函数权重寻优，构建改变搜索方向的标志，利用螺旋优化搜索，扩大搜索范围，引入探索和平衡开发因子，使权重随迭代次数改变，减少了权重变化的盲目性，增强了辐射源个体识别方法的泛化性、准确性和适应性。本发明不仅能提高网络收敛速度，增加网络的泛化性和可靠性，还能准确实现辐射源个体识别，具备较好的适用性。
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公开(公告)号：CN113406579B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110632548.8
申请日：2021-06-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明属于电子干扰技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的伪装干扰波形生成方法。本发明通过构建深度强化学习探索模型，设计状态空间、动作空间、奖励函数，实现了基于深度强化学习的干扰波形生成，该模型中模拟了较为复杂的动态对抗过程，只需当前雷达状态就可以输出对应的干扰波形，在复杂或未知对抗场景下依然能够做出较为有效的干扰波形决策；通过构建伪装生成网络输出伪装信号，并与深度强化学习的生成的干扰信号叠加，得到带有伪装的干扰波形，使得已经训练完成的雷达智能识别网络误判，避免了干扰波形易被雷达方识别的问题，具有较好的干扰和伪装效果。
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公开(公告)号：CN111160171B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN201911314248.4
申请日：2019-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于信息侦测领域，具体涉及一种联合两域多特征的辐射源信号识别方法，包括以下步骤：对辐射源信号进行短时傅里叶变换、改进的魏格纳时频分布变换和希尔伯特黄变换，获得三种时频特征图像；分别提取三种时频特征图像的Green单通道图像，将三种Green单通道图像进行通道融合，获得新特征图像；本发明采用多时频图像通道融合手段得到新三维时频图像。短时傅里叶变换反应信号的线性时频特征，改进的魏格纳分布反应信号的非线性时频特征，希尔伯特黄变换不受海森堡测不准原理制约，有好的时频分别率，通道融合得到的新三维时频图像可以更全面的表征信号的时频信息，提高系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN110162077B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910527322.4
申请日：2019-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于飞鱼算法的无人机航迹规划方法，属于无人机飞行控制领域。包括建立无人机飞行运动模型，设计球面坐标系动作姿态向量；利用检测概率的效能值和无人机奖惩机制构建航迹评价函数，将无人机连续的飞行动作离散化，以时间作为间隔，使用飞鱼算法对每一时刻的航迹评价函数值寻优；更新飞鱼种群，结合种群飞行寻优思想进行迭代，当迭代寻优操作达到最大迭代次数，生成每一时刻最优动作姿态；将最优动作姿态数据控制无人机，生成有效可靠的无人机飞行航迹。本发明结合飞鱼算法，利用种群飞行觅食寻优和交互平台，增强了航迹规划方法的全局搜索能力，本发明模型简单、收敛速度快、准确率高、可靠性好，适用不同场合下的飞行任务。
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