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公开(公告)号：CN118487679B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410651288.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统，涉及阵列信号处理技术领域。本发明的技术要点包括：设置辅助信源和分布式阵列，分布式阵列分为两个快拍周期接收辅助源信号；构造辅助信源精细定位的目标函数；初始化量子浣熊搜索机制，并根据目标函数给出量子浣熊搜索机制的适应度函数，并计算适应度值；执行量子浣熊搜索机制，选择不同更新公式更新量子旋转角；根据更新的量子旋转角使用模拟的量子旋转门更新量子浣熊的量子位置，更新最优量子位置和最优适应度值，并得到辅助源角度的最终估计结果，进而得到分布式阵列的幅度相位误差值。本发明在实际工程中更易实现，校正后的分布式阵列具有更高的测向精度，具有良好的普适性。
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公开(公告)号：CN116502139B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310478591.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N20/20
Abstract: 一种基于集成对抗迁移的辐射源信号个体识别方法，它涉及一种辐射源信号个体识别方法。本发明为了解决传统的个体识别方法识别准确率低、模型泛化性差的问题。本发明采用集成对抗迁移的方法进行辐射源个体识别，解决辐射源信号数据标注困难的问题，以及提高模型的鲁棒性和泛化能力。本发明属于信号识别技术领域。
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公开(公告)号：CN113657138B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010401692.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G01R29/08 , G01R21/00
Abstract: 一种基于等势星球图的辐射源个体识别方法，包括以下步骤：S1：采集型号相同的多个辐射源个体的信号数据；S2：对所述信号数据进行数据预处理，得到信号星座图；S3：对所述信号星座图中的数据点进行点密度计算，并根据点密度计算结果对所述信号星座图进行上色处理，得到等势星球图；S4：使用卷积神经网络对所述等势星球图进行特征提取和分类；S5：输出识别结果。本发明通过将IQ两路信号数据从信号域转变到基于等势星球图的图域，再通过卷积神经网络自动有效地提取由信号携带的辐射源个体的深层次的特征，将每一个等势星球图与信号数据对应，信号数据与辐射源个体对应，从而更加有效的将辐射源个体识别分类。
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公开(公告)号：CN118013839A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410172703.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N10/60 , G06N10/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明一种基于量子晶体结构机制的欠定盲源分离方法、系统及存储介质，涉及盲源分离领域，为解决现有方法对初始估计信号设置较敏感，需要源信号的稀疏度作为先验知识的问题。包括：步骤1：接收观测信号，根据估计出的混合矩阵构建源信号恢复模型，并构建适应度函数模型；步骤2：初始化量子晶体的量子位置，计算适应度值，确定最优量子晶体；步骤3：确定量子主晶体和量子平均晶体，基于隔室的不同对量子位置进行更新；步骤4：计算分支晶体的适应度值，通过贪婪选择策略更新量子位置，确定最优量子晶体的量子位置；步骤5：迭代至输出全局最优位置；步骤6：迭代至原始初始信号全部更新完毕；步骤7：根据新的初始估计信号设置进行源信号恢复。
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公开(公告)号：CN116522228B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310486497.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/098 , H04W12/79
Abstract: 一种基于特征模仿联邦学习的射频指纹识别方法，它涉及一种射频指纹识别方法。本发明为了解决传统深度学习方法隐私安全无法保证，传统联邦学习方法在边缘数据异构分布场景下性能差的问题。本发明在边缘数据异构分布场景下，本发明采用本地分类器和联邦平均全局分类器对伪特征预测值之间的KL距离对全局分类器进行优化，得到全局分类器，更适应数据异构分布场景。本发明属于数字信号处理技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116522242A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310486489.7
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 一种基于扩散模型的辐射源信号识别方法，它涉及一种辐射源信号开集识别方法。本发明为了解决传统开集识别算法分布外检测效果差，算法复杂度高，识别功能鲁棒性差的问题。本发明的核心在于采用扩散模型对辐射源信号进行重构，并根据已知类数据集重构的统计学分布特点设定阈值以区分分布外数据，再通过低复杂的分类器获得识别结果，有效提高了开集场景下辐射源信号识别的准确性及鲁棒性。本发明属于数字信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN116522228A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310486497.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/098 , H04W12/79
Abstract: 一种基于特征模仿联邦学习的射频指纹识别方法，它涉及一种射频指纹识别方法。本发明为了解决传统深度学习方法隐私安全无法保证，传统联邦学习方法在边缘数据异构分布场景下性能差的问题。本发明在边缘数据异构分布场景下，本发明采用本地分类器和联邦平均全局分类器对伪特征预测值之间的KL距离对全局分类器进行优化，得到全局分类器，更适应数据异构分布场景。本发明属于数字信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN116451124A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310478939.8
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于解耦表征学习的不均衡辐射源信号识别方法，它涉及一种不均衡辐射源信号识别方法。本发明为了解决由于辐射源信号不平衡性导致的深度学习模型不能很好的处理长尾辐射源识别任务的问题。本发明使用自适应重加权进行参数更新模型，引入L2正则化，在解决类别不平衡问题的同时提高了模型的泛化能力。本发明属于特定辐射源识别技术领域。
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公开(公告)号：CN113867836A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111123915.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请涉及嵌入式系统应用技术领域，公开一种用于FPGA的装置，包括：上位机；Zynq芯片，被配置为与所述上位机之间建立基于PCIe总线协议的第一程序加载通道；FPGA芯片，被配置为与所述Zynq芯片之间建立基于PCIe总线协议的第二程序加载通道；所述上位机通过所述第一程序加载通道将待加载程序文件发送至所述Zynq芯片，所述Zynq芯片通过所述第二程序加载通道将所述待加载程序文件发送至所述FPGA芯片，以使所述FPGA芯片对所述待加载程序文件进行加载。本申请能够提升FPGA芯片对程序文件加载速率和数据传输连续性，并提高平台的一体化和集成化程度。本申请还公开一种用于FPGA程序动态加载以及数据传输的方法。
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公开(公告)号：CN113848575A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111123911.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请涉及全球卫星导航应用技术领域，公开一种基于软件配置的卫星信号通用接收平台，包括：三模接收模块，被配置为接收来自于GPS、GLONASS和北斗卫星导航系统的卫星信号，并对所述卫星信号进行高增益低噪放大处理和滤波以得到射频输入信号；射频前端接收模块，被配置为与所述三模接收模块通信连接，并将所述射频输入信号转换为中频信号；中频信号处理模块，被配置为获取所述中频信号，并对所述中频信号进行差分接收处理以转换为对应的数字信号；通用基带信号处理模块，被配置为根据所述卫星信号的类型调用对应的算法，通过对应的算法对所述数字信号进行数据处理以及定位解算，得到导航定位数据；终端设备，被配置为与所述通用基带信号处理模块通信连接。
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