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公开(公告)号：CN113759313B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110836594.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于混沌麻雀搜索算法的TDOA/FDOA定位方法，包括：建立站址误差情况下的TDOA/FDOA定位模型；利用加权最小二乘法得到目标源位置信息的粗略估计；利用Ligostic混沌序列初始化种群；采用麻雀搜索算法对TDOA/FDOA模型进行定位解算；判断算法是否达到最大迭代次数Itera；如果是，停止迭代并输出目标的位置和速度，否则返回步骤四继续迭代。为使麻雀种群能够均匀分布在目标区域，将Logistic混沌映射引入种群进行初始化，降低算法陷入到局部最优的风险；用改进的麻雀搜索算法来实现TDOA/FDOA定位跟踪。本申请方法能够降低运算复杂度，有效解决低站址误差下定位精度差的问题。
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公开(公告)号：CN111308426B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911260971.9
申请日：2019-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于单天线接收机的低信噪比周期调频信号检测与分离方法，属于无线电信号检测与分离领域。所述方法包括：利用单天线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行自相关运算，检测其中周期成分并估计其周期；根据截获信号的周期特性将截获的信号进行分割、重组，检测并提取重组后信号单频分量，最后进行信号重构，获得分离后信号。本发明能够降低检测与分离周期调频信号的计算量，同时提高信号检测与分离准确率，并且适用于多种非线性周期调频信号的检测与分离。
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公开(公告)号：CN116337071A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310277768.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于高斯混合势概率假设密度滤波器的海上目标跟踪算法，算法针对高斯混合势概率假设密度滤波器面对海上杂波干扰强、机动情况复杂的“低慢小”目标，容易出现虚警、漏检等跟踪性能下降的问题，给出了解决方法。首先，在高斯混合势概率假设密度滤波器的基础上引入多模型算法以匹配目标的多种运动状态，其次，利用目标的多普勒量测与位置量测之间的关联，建立位置‑多普勒联合波门，对量测信息进行联合筛选，最后，在位置更新的基础上对目标进行序贯更新。对比仿真结果表明，本发明所提出算法可以提高目标数目估计稳定度，并改善跟踪精度。
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公开(公告)号：CN114186630A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111501107.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请发明提供了一种基于近似粗糙集分辨力分类决策算法。所述方法包括：利用粗糙集近似度判断属性划分样本数据能力，将样本属性隶属函数值大于设定近似度的样本占比作为该属性概率，并将其代入到决策分辨力算法中，以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树，测试样本在分类决策树中获得的叶节点即为分类决策结果。本申请方法能够在提高样本分类决策准确率的基础上，提高分类决策时间效率和树形复杂度。
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公开(公告)号：CN113406672A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110669463.7
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加窗的分段线性调频干扰消除方法，包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行差分图干扰参数估计，检测线性调频成分的调频周期长度、调频起止位置与调频率变化情况；根据线性调频干扰的周期信息将接收的信号进行分段，对于不同段的含干扰信号补零并自适应地调整分数阶傅里叶变换所需的窗长度，最后通过分数域干扰抑制获得消除干扰后的信号并在时域去除残余干扰。本申请方法在对线性调频干扰抑制过程中，提高了干扰在分数阶域的聚集程度，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113325406A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110565144.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于正则化约束加权最小二乘的无源定位方法。该方法分为两步，在第一步中针对TDOA/FDOA定位问题建立了基于RCTLS思想的定位模型，同时基于最小化均方误差的准则求解正则化参数，之后通过数学推导给出了该模型的闭式解析解；第二步则是利用约束条件建立起关于第一步估计误差的方程后进行求解，最后利用求得的解对第一步的估计结果进行修正。本发明的方法可以提高基于CTLS模型的定位方法的定位精度，而且在系数矩阵出现病态的情况下性能也更加稳定。
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公开(公告)号：CN106611409A
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201611024240.0
申请日：2016-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/20021 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明提供了一种基于二次图像融合的小目标增强检测方法。包括：将连续8帧红外图像序列分分成两组，前4帧为A组，后4帧为B组；对A、B两组图像采用加权平均融合算法进行融合，得到两张一次融合图像；对两张一次融合图像分别进行小波分解，得到图像的高频部分和低频部分；采取不同的融合准则，对步骤三的高频部分和低频部分各自融合处理；对融合后的高频部分和低频部分进行小波重构，得到二次融合图像。本发明将二次图像融合算法引入了红外弱小目标检测领域，将连续帧中的目标视为静止状态，先进行一次融合，抑制图像中的随机噪声，对融合结果进行多尺度小波融合，在抑制背景的同时，增强了弱小目标，提高了目标检测的概率。
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公开(公告)号：CN114910935B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210501185.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多分量线性调频干扰抑制方法，对射频信号进行射频处理和数字化处理，获得数字接收信号X；获得信号X的时域差分数据；构造m×(N‑m)阶矩阵H，其中m＜N‑m；获取矩阵H奇异值分解重构后的数据ySVD(n)；通过ySVD(n)获取拐点索引区间[Pds,Pde]和干扰中心区间[Pde,P(d+1)s]；选取[Pde,P(d+1)s]区间进行分数阶傅里叶变换最优阶数搜索，并在分数阶傅里叶变换域进行干扰抑制，获取分数阶傅里叶变换域干扰抑制后的信号y'(n)；提取y'(n)中位于[Pde,P(d+1)s]区间对应部分yd'(n)，计算残余干扰抑制门限，将y'(n)中位于[Pds,Pde]区间内超过门限的数据置零去除残余干扰。本发明按能量逐次消除干扰分量减少接收信号信噪比损失，同时根据调频率拐点区间信息选取门限估计区间与残余干扰抑制区间，提升多分量线性调频干扰抑制技术在不同干噪比下的自适应性。
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公开(公告)号：CN111767856B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202010609785.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于灰度值统计分布模型的红外小目标检测算法，主要解决在复杂海空背景下小目标难以检测识别的问题。具体步骤包括：(1)图像区域划分；(2)拟合各区域统计分布模型；(3)对各区域进行区域差异性算法筛选出目标区域；(4)选取块匹配模板，对目标区域采用点块匹配算法检测小目标；(5)对各区域检测结果进行图像重构；(6)输出重构后的图像。本申请发明引入统计方法，能够有效地提高小目标的检测概率，降低虚警概率，在复杂海空背景下具有抗干扰能力强、检测性能好以及适应能力强的优点，可用于红外小目标的检测与跟踪。
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