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公开(公告)号：CN118191805A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410319874.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/527 , G01S7/53 , G06F18/15 , G06F18/2131
Abstract: 宽带连续干扰中的脉冲信号重构方法，本发明涉及脉冲信号重构方法。本发明的目的是为了解决现有方法脉冲信号重构准确率低的问题。过程为：一：声呐A发出声源信号即CW脉冲信号；声呐B发出干扰；水听器接收到背景噪声、声呐A发出的CW脉冲信号及声呐B发出的干扰，将水听器接收到的时域信号转换为时频域信号，将归一化处理后的时频域信号作为脉冲信号重构网络的输入信号；二：构建脉冲信号重构网络；三：获得训练好的脉冲信号重构网络；四：对水听器接收到的实测时域信号转换为时频域信号，将归一化处理后的时频域信号作为训练好的脉冲信号重构网络的输入信号，利用脉冲信号重构网络输出重构信号。本发明用于脉冲信号重构领域。
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公开(公告)号：CN117991190A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410327621.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 基于动态变换水下弱目标检测前跟踪方法，本发明涉及水下弱目标检测前跟踪方法，属于水下弱目标跟踪领域。本发明的目的是为了解决现有检测前跟踪方法对于邻近目标，会出现量测模糊，两个目标的波束会合并，导致目标轨迹跟踪错误的问题。过程为：一、对被动声纳接收的阵列信号进行处理得到空间谱数据，作为量测数据；二、令k＝1，对第一帧水下目标的量测数据进行初始化，得到方位角、值函数、水下目标航迹回溯函数；三、令k＝k+1，对第k帧水下目标的量测数据进行处理，得到值函数和水下目标航迹回溯函数；四、判断k≥K，若是，执行五；若否，重复执行三，直至k＝K；五、保留大于判决门限的值函数对应的帧的水下目标；六、航迹回溯得到水下目标的轨迹。
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公开(公告)号：CN117687033A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311691627.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/66 , G01S7/539 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2321
Abstract: 一种多目标被动跟踪方法，它属于多目标跟踪技术领域。本发明解决了在强目标与弱目标方位历程交叉场景中，被动声纳有限分辨率导致弱目标跟踪结果出现标签误配的问题。本发明首先利用被动声纳估计的目标方位和线谱频率信息构建增广状态目标运动方程和量测方程。其次根据增广状态目标运动方程和量测方程推导增广状态高斯混合概率假设密度滤波器。最后利用密度聚类算法对高斯混合概率假设密度滤波器估计的目标状态向量进行聚类，实现目标被动跟踪。本发明方法可以应用于多目标被动跟踪。
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公开(公告)号：CN117292710A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311241848.9
申请日：2023-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L25/24 , G10L25/30 , G06F18/23213 , G06F18/2411
Abstract: 一种时频联合处理的声纹切片统计量特征提取方法，它属于水声目标特征提取技术领域。本发明解决了现有的特征提取方法未充分利用信号的时变信息的问题。本发明方法采取的技术方案为：步骤一、预设多个矩形滤波器，对船舶辐射噪声信号进行分帧处理后，再利用每个矩形滤波器分别对各段信号进行滤波，得到滤波结果；再分别对每段信号在各个频带下的滤波结果进行STFT，根据STFT结果得到各个频带的声纹切片；步骤二、分别获得每个频带的声纹切片的概率密度最大值，再根据概率密度最大值确定对应声纹切片的统计量特征，将各个频带的声纹切片的统计量特征进行串联，得到船舶辐射噪声信号的声纹特征。本发明方法可以应用于水声目标特征提取。
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公开(公告)号：CN117251822A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311241993.7
申请日：2023-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 一种新的加权梅尔频率倒谱特征融合方法，它属于水声目标识别领域。本发明解决了基于现有的权值选择方法所得到融合特征的可分性差，对识别准确率提升的效果有限的问题。本发明通过对MFCC特征进行差分运算，得到一阶差分特征，再对一阶差分特征进行差分运算，得到二阶差分特征，再将MFCC特征、一阶差分特征和二阶差分特征进行线性加权，构造一个与MFCC特征同维度的融合特征，本发明融合后的特征包含大量的时间维度上的信息，因此相比较于MFCC特征稳健性更强。而且通过计算两类不同目标的特征概率密度分布函数之间的距离，并通过寻找特征分布距离的最大值来确定权值，根据权值融合后的特征保证了最大化的特征可分性。本发明方法可以应用于水声目标识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117214901A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311171597.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于稀疏贝叶斯学习的目标方位估计方法，它属于声呐被动测向技术领域。本发明解决了在水下平台自噪声背景下，现有方位估计方法仍然存在估计精度低的问题。本发明方法采取的技术方案为：步骤一、建立存在平台自噪声时远场信号阵列接收模型；步骤二、根据步骤一中的接收模型，建立平台自噪声下的稀疏贝叶斯学习框架，并根据建立的稀疏贝叶斯学习框架得到声源信号功率估计模型；步骤三、将接收数据协方差矩阵投影至噪声子空间，获得平台自噪声协方差矩阵估计模型；步骤四、根据声源信号功率估计模型和平台自噪声协方差矩阵估计模型获得声源目标方位估计结果。本发明方法可以应用于目标方位估计。
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公开(公告)号：CN115085827B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210646608.6
申请日：2022-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下目标方向估计领域，公开了一种基于秩一分解定理的水声目标阵列幅度相位误差校准方法，步骤1：对采集的水声目标的阵元信号进行特征值分解；步骤2：利用步骤1采集的阵元信号，求解每个阵元的幅度偏差和相位偏差；步骤3：利用步骤2求解出的幅度偏差和相位偏差，获得与未校准阵列相匹配的校准导向矢量；步骤4：利用步骤3的校准导向矢量进行DOA估计。该方法用以估计阵列的幅度相位误差，校正该误差从而提高方位估计性能。
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公开(公告)号：CN110132281B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910424453.X
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于询问应答模式的水下高速目标高精度自主声学导航方法，包括以下步骤：首先，由获取到的时延信息估计目标径向运动速度，进而获得目标到应答器的距离信息，依据此距离信息构建声学自导航模型并确定权系数；其次，根据自导航模型和权系数确定目标函数，并利用传统方法解算得到的目标位置作为优化算法的搜索初值；最后，采用LMS牛顿算法解算获得目标位置。本发明引入了目标径向速度参量，消除了由目标运动速度引起的模型误差，受目标运动速度影响小；引入了权系数，对误差较大的成分给予较小的权重，有效提高了水下高速运动目标的自导航精度；采用LMS牛顿算法结构简单，计算量小，稳健性强，收敛速度快，便于实时实现。
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公开(公告)号：CN116879839A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310843276.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于粒子滤波策略的无源声学定位方法，涉及水下多目标定位技术领域。本发明是为了解决现有无源声学定位方法在还存在容易出现目标漏检，从而导致定位目标丢失的问题。本发明包括：对观测区域网格化，利用每个网格似然值获取航迹起始位置所在网格，在航迹起始位置所在网格内初始化粒子；在初始化后的粒子中采样，利用粒子n的状态计算粒子n的似然值；判断n是否小于粒子总数np，若n＜np，令n＝n+1，重新粒子采样；若n≥np则粒子似然值和，判断目标轨迹是否终止；若目标轨迹未终止，则利用粒子权值获取有效粒子数量；利用有效粒子数量判断是否进行重采样，最后利用粒子权值估计目标状态。本发明用于水下目标定位。
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公开(公告)号：CN115656994B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211231660.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 双基地有源探测拖曳阵阵形实时校准方法，涉及拖曳阵阵形识别与校准领域。解决了传统的估计阵形的声学方法中的自校正方法计算量过大，而有源校正方法难以配备合作校正源，且缺少相干干扰抑制算法，难以实现准确、实时的阵元位置参数估计的问题。本发明方法对各阵元信号进行p0阶的FRFT变换，在FRFT域进行直达波的提取，也即：对阵元信号峰值提取，并将直达波作为校正信号，利用各阵元直达波在FRFT域内峰值间的相位关系实现拖曳阵阵形的估计，得到两个估计阵形；根据拖曳船辐射噪声在两阵形下近场空间谱强度的差异，并对获得两个估计阵形进行筛选校准，从而获得输出阵形。本发明主要用于阵形校准。
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