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公开(公告)号：CN116684032B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202310723493.0
申请日：2023-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04K3/00
Abstract: 一种面向分布式系统的智能协同干扰方法，它涉及一种智能协同干扰方法。本发明为了解决现有通信干扰决策算法需要各干扰站逐步干扰通信节点并评估每次干扰效果，效率较低，在真是作战场景实用性很低的问题。通过本发明提出的分布式协同侦察方法确定干扰频点完善干扰决策求解空间，依据干扰机优先级选择一台干扰机承担集中运算任务在其上完成干扰目标分配，每台干扰机各自独立运行单智能体强化学习算法决策干扰功率与干扰波形，在承担集中运算任务的干扰机上汇总每台干扰机评估的对各自目标的干扰效果并根据干扰效果调整干扰目标、干扰功率及干扰波形。本发明属于通信对抗干扰决策技术领域。
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公开(公告)号：CN110764063B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN201910976041.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及使搜索效果更快更明显的一种基于SDIF与PRI变换法结合的雷达信号分选方法。本方法包括如下步骤：对雷达信号进行预分组；利用SDIF方法对预分选后的雷达分组建立到达时间级差直方图；依据雷达信号模型时域特点快速搜索提取雷达信号；建立一级差直方图快速分析参差信号；判断是否仍有复杂类型雷达信号残留；查询各模块分选结果。本发明的有益效果在于：预分选与主分选结合，将SDIF与PRI变换法结合作为主分选，SDIF部分对复杂雷达电磁环境中常规信号、参差信号、脉间捷变频以及脉组捷变频信号进行快速而有效的分选，PRI变换法部分分选剩余的抖动信号，各部分算法各司其职，承上启下，组合成有效快速的综合分选算法。
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公开(公告)号：CN116684032A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310723493.0
申请日：2023-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04K3/00
Abstract: 一种面向分布式系统的智能协同干扰方法，它涉及一种智能协同干扰方法。本发明为了解决现有通信干扰决策算法需要各干扰站逐步干扰通信节点并评估每次干扰效果，效率较低，在真是作战场景实用性很低的问题。通过本发明提出的分布式协同侦察方法确定干扰频点完善干扰决策求解空间，依据干扰机优先级选择一台干扰机承担集中运算任务在其上完成干扰目标分配，每台干扰机各自独立运行单智能体强化学习算法决策干扰功率与干扰波形，在承担集中运算任务的干扰机上汇总每台干扰机评估的对各自目标的干扰效果并根据干扰效果调整干扰目标、干扰功率及干扰波形。本发明属于通信对抗干扰决策技术领域。
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公开(公告)号：CN109752687B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201910036688.1
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，具体涉及一种降低阵元互耦效应的改进型互质阵列设置方法。主要解决现有稀疏阵列阵元互耦大以及物理阵列孔径不够大的问题。其技术方案是：首先，根据给定的阵元数R确定与改进型互质阵列两子阵列阵元数相关的参数M及N；其次，根据M及N确定两均匀子阵列的阵元位置；最后，再在原点处添加一个阵元作为参考阵元。本发明可用于入射信源个数大于阵元数情况下的波达方向估计，并且能够减少阵元间的互耦效应，在不采用任何解耦算法的情况下仍具有良好的DOA估计性能。在相同阵元数下，本发明对应的改进型互质阵列具有更大的阵元间隔以及物理孔径，从而能够极大地降低阵元间的互耦，相比于传统的互质阵列具有更好的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN109598294B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201811407872.4
申请日：2018-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G16H50/20
Abstract: 本发明提供一种基于软硬件平台的云端视网膜OCT识别智能诊断系统及其使用方法，包括光学相干断层扫描仪、医生客户端计算机、云端视网膜OCT识别服务器和交换机；所述光学相干断层扫描仪与医生客户端计算机相连接，医生客户端计算机通过交换机和云端视网膜OCT识别服务器相连接。本发明能快速正确鉴别脉络膜新生血管、糖尿病黄斑水肿、玻璃膜疣以及正常视网膜的OCT图像，本发明提出的一种基于嵌入式软硬件平台的眼科视网膜OCT云端服务器的智能诊断系统可以对诊前疾病的筛查、预防，就诊时医疗图像辅助诊断、检验结果分析、手术辅助，以及就诊后的医疗随访、慢性病监测、康复协助、健康管理等。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113312996B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110545114.4
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/23211 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/14 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种混叠短波通信信号检测与识别方法，包括：步骤1：对混叠短波通信信号做快速傅里叶变换得到其频谱，然后进行幅度归一化；步骤2：滑窗将窗口检测区对准数值为1的点即将信号载波中心包含在了窗口检测区，然后进行基带不变性操作，调整信号带宽；步骤3：保存滑窗内容：步骤4：基于深度学习模型进行分类识别：步骤5：绘制短波频段通信信号分布图。本发明不受信道频段先验知识限制、无需分离单个信号、信号中心频率识别精度可调、采用复数卷积神经网络对频谱分类识别准确率高、可检测识别与深度学习模型训练集信号分布不同的通信信号。
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公开(公告)号：CN109444810B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201811582959.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种非负稀疏贝叶斯学习框架下的互质阵列非网格DOA估计方法，属于信号处理中高分辨测向方法研究领域。本发明首先对互质阵列接收数据协方差矩阵进行向量化，构造虚拟接收信号模型，然后基于该模型中虚拟入射信号元素非负的特点构造非负稀疏贝叶斯模型，再通过期望最大化算法迭代更新超参数以及网格点集合，最后根据最终更新的网格点集合以及超参数构造信号功率谱，之后再通过谱峰搜索确定估计的DOA。本发明方法将运算过程由复数域转向实数域，从而在一定程度上能够降低计算复杂度。此外，互质阵列的应用可以实现欠定DOA估计，突破了阵元数对最大可估计信源数的限制，从而能够在一定程度上减少硬件成本，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111582236B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010461186.6
申请日：2020-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于稠密卷积神经网络的LPI雷达信号分类方法，首先制作数据集，获取几种不同脉内调制方式的LPI雷达信号，对雷达信号进行时频分布处理，得到时频图像；采用图像处理技术，对时频图像进行预处理。然后构建一种基于稠密卷积神经网络的特征提取与分类方法。为了加快和优化所提模型的学习效率，采用迁移学习对网络模型进行预训练，利用Adam算法对网络参数进行优化训练。最后采用SoftMax分类器准确获得8个LPI雷达信号分类结果。本发明提出利用稠密卷积神经网络，能更充分提取雷达信号特征，加强特征重利用，从而提高雷达波形在低信噪比下的识别性能，可用于复杂电磁环境下的雷达信号识别。
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公开(公告)号：CN110095749B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910377716.6
申请日：2019-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明听的是一种基于非圆信号的多重孔径嵌套阵列设置及DOA估计方法。首先根据总阵元数N得到原始嵌套阵列两子阵阵元数N1和N2及阵列结构；然后基于嵌套阵列两子阵对应关系得到各自的偏移量l1和l2；接着根据阵列接收非圆信号及虚拟阵列的特点设计连续虚拟阵列自由度最大的多种物理阵列摆放形式；最后根据实际需求取其中一种用于非圆信号欠定波达方向估计。本发明提出的非圆信号阵列设置与现有嵌套阵列相比，具有阵列摆放灵活和孔径多变但连续虚拟阵列自由度固定且有效提高的优点，可实现高性能的非圆信号欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN109932680B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910268459.2
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法。平移传统互质阵列得到平移互质阵列得平移互质阵列接收数据，得到扩展接收数据矢量，求该扩展接收数据矢量的协方差矩阵，向量化该协方差矩阵得到虚拟接收信号模型，对虚拟接收信号矢量进行去重排序操作后得到一个新的对应于虚拟均匀线阵的虚拟接收信号模型，取此时的虚拟接收矢量中的元素形成所需的埃尔米特矩阵即等价的协方差矩阵，对等价的协方差矩阵进行特征值分解得到噪声子空间，构造空间谱，谱峰处所对应的角度即为估计的入射信号的DOA。本发明的平移互质阵列与传统互质阵列相比，具有更大的虚拟阵列孔径以及虚拟连续自由度，可估计信源数更多，具有更优的DOA估计性能。
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