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公开(公告)号：CN104899448A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510312199.6
申请日：2015-06-09
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于实测海洋环境数据同化领域，具体涉及一种集合卡尔曼滤波静态局地化方案的自适应补偿方法。本发明包括：对大气海洋环境实测数据进行预处理；对每个观测资料，根据实时的观测系统，利用不同观测要素的观测误差、观测数目以及显著性水平，计算后续需要使用的阈值；顺序地同化所有的观测资料；计算其集合平均和集合扰动；计算观测余量并更新集合成员。本发明对集合卡尔曼滤波中的静态局地化方法进行了改进，有效地提取了观测信息中静态局地化方法未能提取的多尺度信息，显著提高了集合卡尔曼滤波的同化精度。
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公开(公告)号：CN102621531B
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201210105517.8
申请日：2012-04-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段雷达图像的降雨干扰抑制方法，属于遥感技术领域。所述的方法引入质量控制，确定存在问题的图像；接着引入三维表面参数来描述雷达回波图像的三维特性；然后结合信噪比及三维表面参数确定图像产生问题的原因，并确定降雨图像；最后利用频域滤波的方式处理被降雨影响较轻的图像。与现有降雨干扰抑制算法相比，本发明减少了需要进行识别判断的数据量，提高算法运行速度；比二维参数能提供更多的信息，描述更接近于真实表面，且能够给出所研究表面的直观图像以及与表面形态有关的足够信息；能更准确的确定雷达回波图像中受降雨影响的数据，以及影响的程度；能更准确地识别降雨资料；提高了海浪参数的反演精度。
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公开(公告)号：CN102662164A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210073712.7
申请日：2012-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于X波段雷达图像和粒子群优化的海表面流信息提取方法，属于海浪参数反演技术领域。本方法首先初始化粒子的位置、速度等参数，并提供了船速初始化法和估流初始化法来确定粒子的初始位置，然后将初始的位置作为粒子所经的最佳位置，通过计算各粒子的适应度函数的值，选取值最小的粒子的位置作为种群的当前最佳位置，然后更新粒子在下一代的速度和位置，并计算更新后的位置的适应度函数的值，根据该值更新各粒子的最佳位置以及种群的最佳位置，不停迭代，直到达到了停止条件结束。本方法提高了海流信息估计的准确性，大大降低了海流反演过程中陷入局部最优的可能性。
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公开(公告)号：CN102163322A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201110063450.1
申请日：2011-03-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于拉普拉斯算子的雷达图像中同频干扰的抑制方法，首先读取原始雷达回波图像，用改进的拉普拉斯算子来检测图像中的同频干扰，得到雷达图像各点的二阶微分值，区分开灰度突变的区域及灰度慢变的区域，确定噪声点的位置，采用线性插值的方法将噪声点信息剔除，并用图像中的非噪声的灰度值插补噪声点的灰度值，对每个噪声点重复上面的步骤，直至达到抑制同频干扰的目的。本发明能较好的检测、去除同频干扰噪声点，最大程度地保留原来海浪的回波信息，为后续的海流反演等提供较高质量的海浪回波数据。
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公开(公告)号：CN102103708A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN201110031278.1
申请日：2011-01-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于径向基神经网络的海浪有效波高反演模型建模方法，包括：步骤1、利用径向基神经网络建立海浪有效波高反演模型基本结构；步骤2、将学习样本数据的野值点剔除；步骤3、确定海浪有效波高反演模型中网络第二层的隐层节点数量H以及选取各隐节点数据中心值；步骤4、利用有效学习样本集合Sn进行网络训练。本发明利用径向基神经网络这种非线性建模方法进行建模，与传统的线性模型建模方法相比其模型表示能力更强，并且本发明采用的径向基神经网络具有万能逼近特性，与传统建模方法相比具有更高的建模精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116772833B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202310575856.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代奇异谱分析的舰船升沉测量方法及系统，属于惯性导航技术领域，其中，该方法包括：采集捷联惯性导航设备的陀螺仪和加速度计在载体坐标系的三轴输出信号；利用捷联导航解算算法处理三轴输出信号得到天向加速度信号；对天向加速度信号进行迭代奇异谱分析，得到滤除噪声的升沉加速度，并对其进行积分得到一次积分速度；对一次积分速度进行迭代奇异谱分析，得到滤除噪声的升沉速度，并对其进行积分得到二次积分位移；对二次积分位移进行迭代奇异谱分析，得到滤除噪声的升沉位移，并重复执行前述分析过程，直到设备导航工作模式结束。该方法避免了数字滤波器带来的幅相误差，提高了舰船在复杂未知海况条件下升沉测量的精度。
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公开(公告)号：CN116772833A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310575856.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代奇异谱分析的舰船升沉测量方法及系统，属于惯性导航技术领域，其中，该方法包括：采集捷联惯性导航设备的陀螺仪和加速度计在载体坐标系的三轴输出信号；利用捷联导航解算算法处理三轴输出信号得到天向加速度信号；对天向加速度信号进行迭代奇异谱分析，得到滤除噪声的升沉加速度，并对其进行积分得到一次积分速度；对一次积分速度进行迭代奇异谱分析，得到滤除噪声的升沉速度，并对其进行积分得到二次积分位移；对二次积分位移进行迭代奇异谱分析，得到滤除噪声的升沉位移，并重复执行前述分析过程，直到设备导航工作模式结束。该方法避免了数字滤波器带来的幅相误差，提高了舰船在复杂未知海况条件下升沉测量的精度。
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公开(公告)号：CN109188898B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201810765015.5
申请日：2018-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法，如果客户希望纵摇参数辨识精度高，则输出纵摇拟合误差目标函数最小值对应个体为参数最优解；如果客户希望升沉参数辨识精度高，则输出升沉拟合误差目标函数最小值对应个体作为参数最优解；如果客户希望纵摇和升沉同时需要高精度输出，则将该将目标函数矩阵看作二维平面上的点，并按照某一维数据从小到大进行排列，另一维上数据跟随变动位置。任意选取一个点，对该点左侧所有点做最小二乘直线拟合，求拟合误差；对该点右侧每一个点也进行最小二乘直线拟合，求拟合误差，则该点总误差记为以上两个拟合误差的和，取总误差最小点对应个体作为最优解，实现根据不同需求选择不同最优参数输出。
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公开(公告)号：CN108563119B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201810254250.6
申请日：2018-03-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊支持向量机算法的无人艇运动控制方法，属于运动控制技术领域，首先采集无人艇航行的数据和外部环境数据，划分为训练数据和测试数据进行预处理，对预处理结果查找分隔阈值。然后判断训练数据量是否大于等于阈值，如果是，对训练数据采用粒子群算法，否则采用网格搜索算法，得到最优配置参数进行验证和简化。输入预处理后的测试数据，若其线性可分，带入模糊支持向量机得到最优决策面；若线性不可分，将数据映射到高维空间，然后训练得到最优决策面。将船体的环境干扰力数据划分为训练数据和测试数据，得到最优模糊支持向量机的输出补偿到运动环境中。本发明提高无人艇运动效果，有效减少由于环境干扰所产生的偏差。
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公开(公告)号：CN108388250B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201810292118.4
申请日：2018-03-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应布谷鸟搜索算法的水面无人艇路径规划方法，属于水面无人艇路径规划技术领域。首先构建USV规划路径，初始化参数；每个鸟窝位置在自由栅格中开始迭代，选出初始全局最优鸟窝位置。对其余鸟窝逐个进行更新，得到新的一组鸟窝位置，用评价函数逐个测试每个鸟窝的路径长度，分别计算各鸟窝的当代布谷鸟的鸟蛋被巢主鸟发现概率；然后逐个选取鸟窝位置，随机产生一个服从均匀分布的随机数，若小于发现概率，保留当前鸟窝为当代的最终鸟窝位置，与初始全局最优鸟窝位置组合，重新选出第t+1代全局最优鸟窝位置。重复迭代，直至输出最优路径。本发明保持很强的局部精细搜索能力，改善了收敛速度慢的问题，满足USV作业过程中的需求。
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