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公开(公告)号：CN113343796A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110569016.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习与雷达信号调制识别技术领域，具体涉及一种基于知识蒸馏的雷达信号调制方式识别方法。本发明结合知识蒸馏的思想，利用知识蒸馏的网络压缩方法设计轻量化网络，对设备内存要求低，有利于集成到芯片，部署到终端设备。本发明提出利用两个教师网络完成知识蒸馏训练，将低信噪比情况下时频结构受损严重的雷达信号单独训练第二教师网络，得到软标签作为监督信息，能够提高轻量化网络在低信噪比情况下的识别正确率。本发明所提到的网络都采用的是残差网络，能够提取到时频图像更深层的特征，对多种雷达信号具有良好的适应性。本发明在使识别网络轻量化的同时，能够在较低信噪比下对雷达信号的调制方式有较高的识别正确率。
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公开(公告)号：CN111431573B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010253354.2
申请日：2020-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04W4/02 , H04W4/021 , H04B7/0404
Abstract: 本发明一种CSI单接入点定位的天线资源配置与阵列设计方法，构建基于到达时间差与到达角的单接入点定位观测方程；给出天线资源分配策略与约束条件；给出不同功能天线位置分布策略与约束条件；给出天线位置分布范围的约束条件；给出天线摆放方向的策略与约束条件；基于定位观测方程与费雪信息矩阵的行列式，构建单接入点天线资源配置与阵列设计的优化目标函数；基于步骤二到步骤五给定的各类策略与约束条件，通过最大化步骤六的目标函数，寻找最优的单接入点定位天线资源配置与天线摆放位置。本发明有效提高天线资源配置效率，保证单接入点定位精度。本发明给出的各种天线资源配置策略与约束条件，能有效降低优化算法的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN111405657B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010253356.1
申请日：2020-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W64/00 , G01S5/10 , H04B17/309
Abstract: 本发明一种基于CSI的到达角与到达时间差单接入点定位方法，步骤一：将单接入点的多天线分成多组：距离较远的天线组用于获取到达时间差定位信息；距离较近的天线组阵列用于获取到达角定位信息；步骤二：扫描获取单接入点每个天线的多个CSI样本；步骤三：计算待定位目标的单接入点不同天线的直达波到达时间差；步骤四：计算待定位目标的单接入点各个天线阵列的直达波到达角；步骤五：建立基于到达时间差与到达角的目标位置约束方程，根据单接入点各天线坐标解算出目标位置。本发明与现有通信协议兼容，能有效降低单接入点定位系统部署的复杂度和成本；同时利用AOA与TDOA信号的互补优势，可以保证精确和可靠的定位结果。
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公开(公告)号：CN107015191B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710351027.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种在多径干扰环境下单偶极子极化敏感阵列降维DOA估计方法，该阵列采用与圆周边缘共行的单偶极子组成均匀圆阵结构，可同时执行方位角和仰角的二维估计，并有效对抗多径干扰首先对均匀圆阵共行阵列接收的窄带信号进行数学建模，之后根据矩阵秩亏损原理，对极化MUSIC算法四维谱函数进行降维处理，构造空域谱函数，从而实现空域二维角度的快速搜索。同极化敏感阵列DOA与极化参数联合估计方法，本发明所述降维DOA估计方法能够实现在不增加硬件需求的条件下对信号源角度的快速估计，接收并利用信号源与干扰源的极化特性有效分辨目标和干扰，实现在复杂环境下对目标的估计，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN109000782A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201811128365.7
申请日：2018-09-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明属于相位生成载波解调技术领域，公开了一种基于卡尔曼滤波的椭圆拟合非线性误差校正方法，随机选取五个数据点，代入椭圆方程中，构建出一个五元代数方程组；选取椭圆参数估计值的偏差作为状态向量；将待拟合的数据点依次利用卡尔曼滤波算法，不断的更新状态向量和状态协方差矩阵；新更新的协方差矩阵作为下一时刻的误差协方差矩阵；将更新获得的新参数的偏差值与初始的参数估计值进行相加，得到椭圆参数新的估计结果；当更新过程中相邻两次估计的结果变化均小于给定误差10-8时认为达到收敛状态，停止迭代；估计值作为最优估计值，即最优的椭圆参数。本发明相对幅度和谐波抑制比有了很大的改善，可以有效校正非线性误差，提高解调的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108344975A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810015751.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种利用梯度下降和夹角余弦的联合簇标定方法，在保证聚类准确率的基础上，通过简化支持向量聚类簇标定阶段的运算结构，大大降低了运算时间。该发明所述的方法先将输入数据映射到高维空间中，求得支持向量点，然后对支持向量的簇标定过程进行改进，提出以支持向量点为初始点，通过梯度下降法寻求局部极值点，即局部聚类中心点，然后通过夹角余弦的方法计算剩余点与当前局部聚类中心的相似度，将剩余点归属到相应的局部聚类中心中去，最后对局部中心点进行合并，从而得出最终的聚类中心，完成雷达信号的分选。本发明所述的梯度下降和夹角余弦簇标定算法不仅可以利用雷达信号分选上，还可以用在其他相邻领域的数据分类上。
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公开(公告)号：CN107577999A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710722275.X
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值和分形维数的雷达信号脉内调制方式识别方法，属于雷达信号分选与识别领域。该发明首先通过Choi-Williams分布(CWD)得到信号的时频图像，提取时频图像的奇异值；然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数，组成特征向量；最后使用基于支持向量机的分类器(SVM)实现雷达信号的分类识别。该方法能够在低信噪比条件下实现对雷达信号的有效识别，解决了在信噪比低的情况下雷达信号识别率低的问题。本发明所述的雷达信号识别方法在低信噪比条件下识别率高，鲁棒性好，适应信号类型多，具有良好应用前景。
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公开(公告)号：CN116684233B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310710751.1
申请日：2023-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于图像显著性检测的通信信号调制识别方法，它涉及一种通信信号调制识别方法。本发明为了解决现有通信信号调制识别方法不能在低信噪比情况下有效去除时频图像中背景噪声，导致对通信信号的调制识别准确率较低的问题。本发明能够在低信噪比情况下有效去除时频图像中的背景噪声，提高对通信信号的调制识别准确率。本发明属于通信信号调制识别技术领域。
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公开(公告)号：CN116566777B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202310504648.1
申请日：2023-05-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L27/00 , H04B1/713 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明提出一种基于图卷积神经网络的跳频信号调制识别方法。所述方法包括以下步骤：步骤1：提取跳频信号的节点特征；步骤2：构建邻接矩阵和边，将跳频信号转换为无向拓扑图；步骤3：根据跳频信号图域转换数据构建图卷积神经网络GCN模型；步骤4：利用训练样本集合训练GCN模型，将测试样本输入训练好的GCN模型中输出识别结果。本发明提出的信号图域转换方法在降低节点和边的数量的基础上，提取多种节点特征，减少了参数和计算量且抗噪声性能好，构建的GCN模型可以获取受信噪比影响较小的空间结构信息，在保证了识别准确率的基础上网络层数少，实时性好。
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公开(公告)号：CN113837059B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202111104530.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于监测预警安保技术领域，具体涉及一种规劝行人及时佩戴口罩的巡视车及其控制方法。本发明针对室内公共场合，通过巡检系统自身所携带深度相机采集的RGB彩色图像和深度图像完成室内栅格地图的构建；并通过相邻图片之间的特征匹配计算出检测巡视车相对于世界坐标系的位置，完成自身的定位；通过构建卷积神经网络模型，能够完成对于行人是否佩戴口罩的特征提取和识别；通过路径规划导航以及障碍物避障模块完成检测巡视车自主移动至目标的功能；最终通过目标跟随模块以及语音模块完成了巡检系统对未佩戴口罩行人的规劝功能以及对于防疫知识的宣传工作。
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