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公开(公告)号:CN118473544A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410468535.5
申请日:2024-04-18
Applicant: 中国人民解放军92578部队 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于无监督学习的船舶辐射信号背景噪声抑制方法和系统,涉及水声信号处理领域,解决了传统降噪方法以及深度学习有监督学习降噪方法的问题。本发明提供以下方案:所述方法包括构建WGAN‑GP模型和集成CCBAM模块中的DCUNet模型;对被动声纳采集的环境背景噪声与带噪船舶辐射信号进行短时傅里叶变换获得信号时频谱,将环境背景噪声时频谱输入WGAN‑GP模型训练至收敛,用WGAN‑GP模型生成器生成环境噪声时频谱对,与带噪船舶辐射信号时频谱数据集中的数据叠加形成新的带噪信号时频谱数据集;并输入DCUNet模型进行多阶段迭代训练,得到抑制环境背景噪声后的船舶辐射信号时域波形。还适用于在缺少目标和环境先验信息以及有监督训练数据集的条件下抑制船舶辐射信号背景噪声领域中。
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公开(公告)号:CN118473491A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410475283.9
申请日:2024-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国人民解放军92578部队
IPC: H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 一种基于恒模信号波束成形的信号接收增强方法,涉及信号处理技术领域。为解决现有技术中存在的,现有波束成形是阵列信号处理技术中,通常不能提供出封闭解的形式、发生较为严重的畸变,以及无法有效地对干扰进行抑制的技术问题,本发明提供的技术方案为:一种基于恒模信号波束成形的信号接收增强方法,方法包括:构造优化问题;对问题进行求解,构造拉格朗日函数;求关于拉格朗日乘子的函数的偏导,并令其为零;将关于拉格朗日乘子的函数的偏导的解,带入到预设约束条件中,得到比较结果;在比较结果是满足预设验证条件时,确定算法的权重向量最优解;通过当前算法,对信号进行增强。可以应用于阵列信号处理波束形成方向的工作中。
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公开(公告)号:CN116861305A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310718462.6
申请日:2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/098
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于波束域数据的水下目标航迹智能提取方法,包括以下步骤:(1)对波束域数据进行波束形成,绘制波束形成历程图;(2)提取感兴趣信号,并贴标签;(3)特征提取;(4)训练网络;(5)模型评估并筛选得到最优网络模型;(6)识别波束域数据。本申请基于机器学习,对包含一定量数据的训练集的模型训练,通过评估筛选出最优模型,可对波束域数据进行识别并分类成水面目标及水下目标,从而提取并保留水下目标。与目前其他分离水面目标的方法相比,准确率更高,适应性更强。
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