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公开(公告)号：CN112560342A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011481232.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DNN的大气波导参数估计方法，利用DNN网络提取大气波导中信号的衰减特征，将参数估计问题转化为DNN网络特征提取问题，找出不同距离上的无线电波信号衰减和大气波导参数之间的映射关系。建立X波段信号在大气波导中的传播模型，将在不同距离下的功率采样点作为输入，通过稀疏频点的无线电波信号进行大气波导参数估计，从而达到连续频率的大气波导参数估计。本发明可以解决数值计算的精度低且耗时长的缺点，在较远距离处也可以去的准确的预测结果，更进一步地，可以利用稀疏点频率训练而获得连续频率估计的结果。
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公开(公告)号：CN106896348A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710027579.4
申请日：2017-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/292
Abstract: 本发明属于雷达信号分选技术领域，具体涉及一种基于概率数据关联的雷达信号分选方法。本发明包括：利用在杂波环境下一个采样周期的采样数据，用逻辑法确立初始雷达参数库；对采样数据进行联合概率数据关联，把确认矩阵拆分成互联矩阵，计算联合事件概率；计算联合事件概率：计算新息协方差、目标增益矩阵以及状态估计协方差；更新雷达参数库；重复步骤，直到本次采样数据关联完毕。应用本发明可以在信噪比较低和采样数据精确度有限的情况下正确而有效地得到稳定的雷达信号参数，将采样周期内各个时刻的采样点的数据与雷达库数据进行概率互联，并对雷达库参数进行预测和更新，达到在杂波与信号共存的情况下分选出准确的雷达信号的目的。
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公开(公告)号：CN103117732B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310056972.8
申请日：2013-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种多路视频脉冲信号发生装置及方法。包括按键101、单片机模块102、FPGA模块103、电平转换104、液晶105以及输出接口106，按键101的控制端口与单片机模块102的I/O口连接；液晶105连接单片机模块102的I/O口；单片机模块102与FPGA模块103通过I/O口连接；FPGA模块103与电平转换104连接；电平转换104连接输出接口106，由输出接口输出多路信号。本发明能独立调节各路脉冲的脉冲宽度、脉冲周期及延迟时间的参数值，通过按键对系统进行设置，结构简单，操作方便，而且成本相对低廉。
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公开(公告)号：CN103117732A
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201310056972.8
申请日：2013-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种多路视频脉冲信号发生装置及方法。包括按键101、单片机模块102、FPGA模块103、电平转换104、液晶105以及输出接口106，按键101的控制端口与单片机模块102的I/O口连接；液晶105连接单片机模块102的I/O口；单片机模块102与FPGA模块103通过I/O口连接；FPGA模块103与电平转换104连接；电平转换104连接输出接口106，由输出接口输出多路信号。本发明能独立调节各路脉冲的脉冲宽度、脉冲周期及延迟时间的参数值，通过按键对系统进行设置，结构简单，操作方便，而且成本相对低廉。
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公开(公告)号：CN114488064B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210092658.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种距离‑速度联合估计方法，包括接收回波信号并进行下变频和模数转换处理；进行解相干处理，求得前向空间平滑之后的互相关矩阵；利用ESPRIT算法进行第一次粗估计，求得信号距离协方差矩阵和速度协方差矩阵并进行特征值分解并求出逆矩阵；对逆矩阵进行乘法变换得到辅助矩阵组，提取出速度矩阵组和距离矩阵组，得到估算速度‑距离范围空间；根据MUSIC算法进行精测快速估计，构造协方差矩阵；特征值分解，根据协方差矩阵计算出特征值和特征向量；进行谱峰搜索，构造速度和距离矩阵，得到MUSIC伪谱函数最小值，即速度、距离估计值，本发明保证估计精度的同时，拥有更好距离模糊性，降低运算复杂度，节省计算时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118473545A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410520243.1
申请日：2024-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B15/00 , H04L5/14 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0495
Abstract: 本发明属于信息通信技术领域，特别涉及一种基于SW‑GRU‑TPA的自干扰数字对消方法及其系统、电子设备和存储介质。步骤1：对获取的数据进行预处理形成数据集，将数据集分为训练集与验证集；步骤2：构造SW‑GRU‑TPA模型；步骤3：对步骤2构造好的SW‑GRU‑TPA模型采用训练集进行训练，将已训练好的模型参数进行L1范数剪枝；步骤4：将步骤3L1范数剪枝后的模型进行验证，实现全双工系统中的自干扰对消。用以解决在全双工系统中，同时同频工作会导致接收机接收到发射机发出的信号，引起严重的自干扰的问题，以及自干扰信号中的非线性成分则会导致自干扰对消更加困难的问题。
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公开(公告)号：CN118294892A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410246556.2
申请日：2024-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/36 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 一种基于深度学习的雷达主瓣有源干扰抑制方法，它属于雷达干扰抑制及信号处理技术领域。本发明解决了现有方法的泛化性差、计算复杂度高的问题。本发明主要基于射频特征这一来自于硬件且具有独一无二属性的特征来区分干扰信号和雷达信号，首先通过设计的SSAE1网络和SSAE2网络提取雷达信号的信号特征和射频特征，通过提取的雷达信号的信号特征和射频特征辅助JSAE网络滤除混合信号中的干扰特征，干扰滤除后的特征再经过JSAE网络的各层解码器，输出重构的抑制干扰后的雷达信号，从而最终实现干扰抑制。本发明可以应用于雷达干扰抑制及信号处理。
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公开(公告)号：CN118114850A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410235735.6
申请日：2024-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/006 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种面向无人机无源定位任务的自主路径规划方法，它属于无人机路径规划技术领域。本发明解决了现有技术无法做到避障避险与高定位精度的兼顾，以及全局把控能力差的问题。本发明将DQN网络引入到面向无源定位任务的无人机自主路径规划研究中，这样可以突出任务属性的重要性，使本发明方法可以做到对避障避险和定位精度的兼顾，同时也增加了对全局的把控能力，实现对无人机从任务开始到完成任务期间的路径调整规划的能力。本发明方法可以应用于无人机路径规划。
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公开(公告)号：CN116757243A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310766481.6
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/006 , G06N7/08 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提出基于混沌Levy多目标烟花算法的多任务分配方法，包括：构建预设优化目标的多目标多无人机任务分配模型；基于混沌机制与Levy变异多目标烟花算法对所述多目标多无人机任务分配模型进行迭代求解；基于迭代求解结果，完成多无人机任务分配。本发明引入混沌思想产生更优的初始群体，避免算法重复多次局部寻优；在搜索过程中采用的levy变异算子，增加种群多样性，提高算法的全局搜索能力；最后采用精英选择策略选择下一代烟花种群，缩短算法的运行时间。
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