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公开(公告)号：CN119829987A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510035179.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/2131
Abstract: 基于二重希尔伯特变换的甚低频调制特征提取方法，属于水声信号处理领域，包括：对接收信号做希尔伯特变换，获得接收信号的解析信号；对获得的解析信号取绝对值，获得接收信号的包络信号；对获得的包络信号做去趋势处理，去除直达波幅度的影响；对获得的信号再次做希尔伯特变换，获得包络的解析信号；对获得的包络的解析信号取绝对值，获取包络的包络信号；对获得的包络的包络信号做傅里叶变换，获得包络的包络谱；从获得的包络的包络谱中读取调制频率与解调深度。本发明无需进行直达波抑制，能够直接对接收信号提取调制特征，并能准确获取调制频率，以及直接获取解调深度。本发明计算方法简单，计算结果准确。
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公开(公告)号：CN119696972A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411840928.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去斜处理的甚低频调制特征提取方法，本方法首先对单阵元接收的散射信号做LOFAR谱，得频率变化率及调制频率；选择信号时长T，时延τ以及信号初始时刻t0，截取对应时长的目标信号与对应时延的参考信号；将目标信号与参考信号共轭相乘得到解调信号，再做傅里叶变换，得解调信号的频域信息，画出解调谱，初步读取调制频率；按照上述方法再获取N个阵元的解调谱；将获得的N个阵元解调谱叠加，得到一个总解调谱，从谱中读取甚低频调制频率；计算调制深度与解调深度的对应关系；得到甚低频调制特征。本发明能够有效去除多普勒频移对调制特征提取的影响；得到解调深度与调制深度的对应关系，便于后续利用调制深度进行水面/水下目标分辨。
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公开(公告)号：CN119622159A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411817435.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及利用像源法对海洋波导环境中的高频声场进行建模计算技术领域，具体涉及一种基于像源法的海洋波导中高频声场的快速计算方法，解决现有技术中的缺少考虑活塞声源辐射衍射波束特性场景下的准确可靠的海洋波导中高频声场的快速计算方法的技术问题，具体为自由场中高频声场解可构造为瑞利积分，基于矩形活塞声源的设定建立坐标系，通过亥姆霍兹方程构造形成所述瑞利积分；基于像源法，确定海洋波导中高频声场的构成成分，在考虑波导边界影响的因素下给出各部分的形式解；采用非近轴近似高斯波束展开法对各部分形式解进行数值求解，最终经过叠加得到海洋波导中高频声场的分布，将高频声场由瑞利积分简化成求和的形式。
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公开(公告)号：CN114511905B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210066025.6
申请日：2022-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于人脸聚类技术领域，具体涉及一种基于图卷积神经网络的人脸聚类方法。本发明首先对人脸数据做特征提取，把人脸特征看成节点，计算所有节点的局部密度值；然后，基于局部密度值将数据划分为高密度节点和低密度节点两部分，高密度节点连接最近邻中同为高密度的节点，形成多个聚类中心；为低密度节点构造自适应子图，作为图卷积神经网络的输入，预测节点间的连通性；最后，将两部分合并后使用伪标签传播将不符合要求的边切除，获取最终的聚类结果。本发明基于密度将数据划分为两部分，仅对低密度部分构建子图进行推理，提高了聚类的效率，同时自适应子图能够提取更为丰富的上下文信息，使得对子图的推理更为准确，提高了聚类的准确度。
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公开(公告)号：CN114511739B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210089412.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于元迁移学习的任务自适应的小样本图像分类方法。本发明通过结合元迁移学习，弥补MAML模型采用4Conv浅层网络提取特征不充分的问题；增加可训练的参数来学习平衡元知识在每个任务中的使用，解决现实场景下小样本学习的任务不平衡，类别不平衡，分布不平衡问题。本发明挑选每个任务中准确率低的样本，并重新组合它们的数据，使其成为更困难的任务，使元学习器在学习更加困难的任务的过程中提高模型的准确率。本发明提出的困难任务挖掘算法在线的收集分类效果差的样本组成困难任务，让学习器在困难任务中学习得更快、效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118692441A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410744621.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明提供了一种基于匹配追踪的参量次级声源空间优化配置方法，包括：首先，在降噪区域均匀选取虚拟差传感器位置并获得辐射噪声数据。其次，在参量次级声源数量确定条件下，在结构表面密集且均匀地选取远多于该数量的待选布放位置，使准直方向在全立体角范围内尽量以均匀形式分布，从而构建出待选声传递矩阵，并与辐射噪声进行匹配，根据匹配准则追踪到单个最佳布放位置和对应的传递函数。最后，在最佳布置参量次级声源，计算获得各监测点位置处次级声压贡献和残余噪声，将残余噪声作为新的噪声反复迭代求解出全部布放位置和传递函数。本发明为有源噪声控制领域次级声源布局提供了理论依据，为水下结构实现全空间有源噪声控制奠定了理论基础。
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公开(公告)号：CN117606611A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311493014.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01H17/00 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种混合激励下的舱室结构水下辐射噪声预报方法，属于水下目标辐射噪声测量技术领域，该方法包括以下步骤：构建数值工况测试模型，基于工况传递路径分析技术获取“声‑振”传递函数及“声/振‑声”混合传递函数；根据建模时布置的监测点位置布放传感器，采集声监测信息及振动监测信息；对振动监测信息进行去耦处理；根据声监测信息和去耦后的振动监测信息求解舱室外共形全息面上的近场辐射噪声；基于波叠加法，通过匹配结构体外表面辐射声场空间分布求解配置等效源的源强，并基于求解得到的等效源的源强预报舱室结构的远场辐射噪声。本发明可以实现混合激励下的水下目标辐射噪声预报，提高了预报精度，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116559776A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310510226.5
申请日：2023-05-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水声信号处理技术领域，具体涉及一种基于深海矢量声场宽带干涉条纹结构的水中目标深度估计方法。本发明通过部署在临界深度下的矢量垂直阵接收到海面附近目标通过可靠声路径传播的直达波和海面反射波组成的声场信息，通过矢量阵列信号处理方法将接收到的含噪宽带声压信号和宽带振速信号所包含的宽带干涉条纹结构和目标垂直到达角空间信息进行直观的反映，并且利用时间‑频率分布的宽带干涉条纹结构和频率以及目标垂直到达角之间的关系实现对目标深度的估计。本发明利用矢量垂直阵实现了对目标激发声场信息的获取，通过矢量波束形成技术将声场的特征映射到空间域，不需要对海洋环境参数进行精确的测量和获取。
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公开(公告)号：CN115856853A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211448450.8
申请日：2022-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下声矢量信号处理技术领域，具体涉及一种基于矢量阵的宽带运动目标多参数联合估计方法。本发明对矢量垂直阵接收的含噪声目标宽带声压、振速信号进行子带划分以构建包含目标参数信息的声场干涉结构；通过矢量波束形成将干涉结构反映到时空域上，对干涉结构和垂直到达角进行提取；联合干涉结构和垂直到达角，根据干涉结构的零点周期性特点实现对目标深度的估计；对矢量水听器接收到的声压振速信号做互相关，构建声压振速互相关速度干涉条纹，根据条纹包含物理量的特点对速度参数进行解算。本发明利用矢量垂直阵实现对目标激发声场干涉结构和目标垂直到达角的获取，适用于水下目标的远程预警和目标探测等领域。
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公开(公告)号：CN110501669B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910909453.9
申请日：2019-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明提供一种中心对称声矢量圆阵快速空间谱压缩超分辨方位估计方法，首先将声矢量圆阵上、下半个圆环的传感器分别按特定顺序排列，采集声信号，构造出满足的导向矢量；然后根据声矢量传感器的平均声强抗噪原理，采用声压振速联合处理的方法构建出协方差矩阵，降低了矢量阵导向矢量矩阵维度同时改善了抗噪能力；随后根据真实源和与真实源相差180度的虚拟源的空间谱构造出一个新的空间谱函数进行半谱搜索，实现了对声矢量圆阵空间谱的压缩；最后通过本发明构造的判别式快速地判别出真实的声源方位。本发明首次实现了对矢量圆阵的空间谱进行压缩，在保证高分辨率的同时极大的提高了运算效率，实现了声矢量圆阵的快速高效的超分辨率方位估计。
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