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公开(公告)号：CN118192583A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410392598.7
申请日：2024-04-02
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质，属于多智能体围捕多目标任务领域，解决了现有技术的多自主水下航行器无法应用到水下三维环境的协同狩猎，以及非均匀多AUV狩猎问题中的任务分配问题和待围捕的逃避者有逃避策略，导致难以围捕的问题。方法包括：步骤1：采集逃逸者位置集合、围捕者位置集合和障碍物位置集合，并进行初始化，然后采用动态联盟策略，获得本地任务集合；采用IGBNN算法进行路径规划，得到对应的围捕任务，进行围捕；待所有逃逸者被捕获后，所有围捕者停止围捕运动，围捕完成。本发明适用于在水下环境中对智能逃避者围捕的场景。
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公开(公告)号：CN118131797A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410149254.3
申请日：2024-02-02
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/485 , G05D101/10
摘要： 不确定洋流场下的AUV路径规划方法，属于多智能体路径规划领技术领域，尤其涉及在不确定洋流场下的AUV路径规划；解决了现有经典麻雀算法容易陷入局部最优、搜索精度较低的问题，以及解决了三维AUV路径规划在应对复杂水下环境时会面临计算复杂、路径规划效果不理想以及路径搜索不稳定的问题；所述方法包括以下步骤：采用矢量分析法获取每个个体所代表路径的区间响应；利用基于可靠度的区间可能性度方法将每个个体所代表路径的区间响应转化为与每个个体对应的确定值。所述不确定洋流场下的AUV路径规划方法，适用于对不确定洋流场下的AUV路径进行规划。
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公开(公告)号：CN117850471A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311766596.1
申请日：2023-12-21
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05D1/695 , G05D109/20
摘要： 本发明属于路径规划技术领域，提供一种三维环境下考虑雷达威胁的多智能体协同航迹规划方法及其规划系统。加载任务环境地形数据，采用分辨率30米的DEM数据文件作为任务地形；建立任务环境；定义可行航路结构；定义飞行过程中的约束条件，其中约束条件包括动力学约束、多无人机协同约束、环境安全约束和雷达安全约束；定义飞行过程中的代价函数；使用改进蚁群方法对代价函数进行求解；迭代优化获得最终的规划航路，以实现最小化无人机执行任务所需的路径长度、能量消耗、到达时间差以及被发现概率。本发明用以解决无人机在复杂地形和高度对抗的环境中执行任务时，规划的航线需要满足特定的飞行约束和要求的问题。
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公开(公告)号：CN116522174A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310675229.4
申请日：2023-06-08
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06N3/08 , G01C25/00
摘要： 本发明公开一种水下惯性基多源导航系统联合故障智能诊断方法。步骤1：基于历史数据对故障数据数量进行评判；步骤2：判断故障数据的训练样本是否大于阈值，若大于阈值则进行步骤3，若小于阈值则进行步骤4；步骤3：使用基于GCN‑LSTM时空组合模型的故障诊断方法进行故障诊断；步骤4：使用基于FMM‑ML模型的故障诊断方法进行故障诊断；步骤5：将步骤3或步骤4的故障诊断存入历史数据库中,为下次故障诊断提高训练样本，从而提高AUV多源导航系统在实际工作中的故障诊断性能。针对水下多源导航系统在实际环境中存在不同工况不同传感器在不同阶段样本数目不同的问题。
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公开(公告)号：CN112241589B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202011060137.8
申请日：2020-09-30
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于系统可观测度的多水下无人艇协同运动编队设计方法，属于多UUV协同导航定位技术领域。首先，利用李导数弱可观测理论对系统可观测性进行初步分析，判别系统是否是可观测的，然后再利用矩阵条件数理论对系统可观测度进行定量的分析，最后根据计算得到的系统可观测都计算式设计多UUV协同系统编队运动方案。从而实现在不改变系统中惯性器件的测量精度的同时，通过提高系统运行时的可观测度使得系统整体的定位精度得到提高。本发明针对单主艇协同系统、双主艇协同系统分别进行了设计，以使得协同系统在运行过程中能够保持较高的可观测度，从而实现系统整体定位精度提高的目的。
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公开(公告)号：CN109766791B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN201811589298.9
申请日：2018-12-25
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G06F18/00 , G06F18/2411 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 一种基于自编码器的通信信号调制识别方法，属于通信技术领域。本发明包括模拟产生各个信噪比下的待分类信号；将待分类的信号进行预处理；使用自编码器对经过预处理的信号进行特征提取；使用核主成分分析KPCA方法对提取的特征进行降维处理；产生数据集，根据降维处理所得特征，随机产生每类调制信号的训练样本和测试样本，得到训练样本集合、测试样本集合以及相应的类标签集合，并对数据集进行归一化处理；用训练样本集合对支持向量机SVM分类器进行训练，将测试样本集合输入训练好的分类器，并计算平均识别率。本发明比时域特征或频域特征具有更好的抗噪声性能；所提取的特征具有更好的类内聚集度和类间分离度；大大减少了计算复杂度；抗噪声性能好。
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公开(公告)号：CN113702666A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110886143.7
申请日：2021-08-03
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明提出了一种光纤陀螺惯性测量单元信号联合降噪方法，本方法首先利用快速自适应噪声完整集合经验模态分解方法Fast‑CEEMDAN将光纤陀螺IMU输出信号进行本征模态分量IMF分解，不仅大大降低了计算量，同时有效解决了噪声从高频到低频的转移传递问题，提高了信息结构化的精度和效率；随后，计算IMF的排列熵和平均排列熵，实现含噪较多IMF的筛选；最后利用自适应小波包分析,AWPA方法对含噪较多IMF进行去噪，保证信号分解的无冗余性、减少局部信号损失，最大限度提高信号的信噪比，从而得到高精度强鲁棒性测量信息。
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公开(公告)号：CN112684701A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011382145.4
申请日：2020-12-01
申请人： 哈尔滨工程大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种基于长短时记忆网络和高斯过程回归的船舶运动预报方法。对获取的某一自由度下的船舶运动历史数据进行归一化处理，形成船舶运动原始时间序列；将原始时间序列分为训练集和测试集；训练集和测试集重新构造数据集，建立长短时记忆网络LSTM模型进行预测，得到第一次船舶运动的预测结果；重新构造数据集，建立高斯过程回归GPR模型进行预测，得到第二次船舶运动的预测结果；将高斯过程回归模型得到的预测结果进行反归一化，得到最终的船舶运动预测结果。本发明针对高度非线性的船舶运动，在获得高精度的点预测结果的同时还能得到具有概率分布意义的船舶运动区间预测结果。
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公开(公告)号：CN111432462A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010195258.7
申请日：2020-03-19
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 本发明提供了一种基于博弈论的认知异构蜂窝网络功率控制方法，采用非合作博弈对认知网络进行建模，考虑跨层干扰以及能量效率问题，针对Underlay频谱共享模式的下层链路干扰问题提出基于非合作博弈的功率控制方法，方法首先保证主网络中的宏基站的通信服务质量，在对家庭认知基站的最大功率和总干扰功率的限制下，最大化家庭认知基站的能量效率，针对最优功率的求解，提出将功率控制问题转化为关于价格因子的一元线性问题。仿真证明了算法的具有较好的收敛性，同时能有有效提升网络能量效率。
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公开(公告)号：CN109766791A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811589298.9
申请日：2018-12-25
申请人： 哈尔滨工程大学
摘要： 一种基于自编码器的通信信号调制识别方法，属于通信技术领域。本发明包括模拟产生各个信噪比下的待分类信号；将待分类的信号进行预处理；使用自编码器对经过预处理的信号进行特征提取；使用核主成分分析KPCA方法对提取的特征进行降维处理；产生数据集，根据降维处理所得特征，随机产生每类调制信号的训练样本和测试样本，得到训练样本集合、测试样本集合以及相应的类标签集合，并对数据集进行归一化处理；用训练样本集合对支持向量机SVM分类器进行训练，将测试样本集合输入训练好的分类器，并计算平均识别率。本发明比时域特征或频域特征具有更好的抗噪声性能；所提取的特征具有更好的类内聚集度和类间分离度；大大减少了计算复杂度；抗噪声性能好。
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