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公开(公告)号：CN118862213A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202310464115.5
申请日：2023-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/13 , G06T17/05 , G06N3/006 , G06F17/10 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的鹈鹕算法的固定翼无人机群区域覆盖方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、对区域形状进行建模并分析，确定最优覆盖方向；步骤二、结合无人机相关参数确定扫描间距及扫描行数；步骤三、根据无人机设置时间、续航时间、使用费用及操作人员费用构建双目标优化问题数学模型，双目标分别为区域覆盖总时间最短和总费用最少；步骤四、使用基于改进的鹈鹕算法的多目标优化算法对双目标优化问题进行求解，并给出方案。该方法考虑到了无人机在实际部署中的一些问题，在经过完整的处理流程后，可以给出偏向最优费用或者最优覆盖时间的解决方案，供决策者选取。
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公开(公告)号：CN117390372A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311598294.8
申请日：2023-11-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及空时自适应处理杂波抑制领域，尤其涉及基于稀疏贝叶斯学习的稀疏字典校正空时自适应处理方法。本发明通过将空间多普勒平面进行离散，构造过完备字典并通过稀疏贝叶斯恢复出稀疏系数矩阵；离散的过完备字典往往存在离网效应并且受空域和时域的去相关影响严重，为过完备字典引入校正矩阵，校正矩阵能够对过完备字典进行自适应调节；通过设置字典原子的贡献评价函数，在贝叶斯框架下对校正矩阵进行更新，间接的实现对字典原子的学习；在字典学习过程中往往存在隐变量参与计算，使用证据因子最大化方法对隐变量进行估计；当迭代完成过后，计算杂波的协方差矩阵与滤波权矢量对杂波进行抑制与目标检测。
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公开(公告)号：CN117040986A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311008764.0
申请日：2023-08-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种低信噪比周期线性调频连续波信号检测方法及系统，涉及无线电目标监测、频谱管控领域，该方法包括对待检测数据进行周期分量检测；若存在周期分量，则根据周期分量进行周期估计值记录；根据周期估计值减延迟量的差值和延迟量确定两个相邻观测窗；利用周期估计值将待检测数据划分成连续的P组数据；以一个采样点为步长滑动观测窗起始位置，对每个步长下滑动观测窗对应的待检测数据进行分段离散多项式变换及和频谱计算，进而进行周期线性调频连续波信号的检测；当检测结果为存在周期线性调频连续波信号时，确定周期线性调频连续波信号的调频斜率和调频拐点位置。本发明能够有效的提升对弱周期线性调频连续波信号检测能力。
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公开(公告)号：CN113721201B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202111049468.6
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/35
Abstract: 本发明公开了一种线性调频信号调频率的估计方法，包括：步骤1：对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号m(t)；步骤2：对混合信号构造Hankel矩阵，然后通过奇异值分解分离出复正弦信号；步骤3：对复正弦信号周期估计后整周期截断，再离散傅里叶变换得到其频率，最后得到各个分量的调频率。本发明能准确的估计多分量线性调频信号的各个调频率，相比于现有的多分量线性调频信号调频率的估计方法，本发明在保持较小的计算复杂度的同时能够降低信噪比门限。本发明能适用于含有强噪声的多分量场景。
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公开(公告)号：CN116720431A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310627432.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Inventor： 国强 , 刘从业 , 王亚妮 , 王勇 , 乔勒纳果勒·列昂尼德
IPC: G06F30/27 , H01Q21/00 , H01Q3/30 , H01Q3/28 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及阵列天线综合领域，尤其涉及一种稀布平面阵列综合方法。本发明为平衡开发和勘探过程比重，对算术优化算法中的算术优化加速器采用非线性函数重构；采用前三优的个体代替当前最优个体进行勘探开发并引入精英变异策略，以增强算法跳出局部最优的能力，提高算法的收敛精度；提出了一种自适应矩阵映射法则，对当前阵元分布进行判断，若其不满足最小阵元间距约束，则通过调整策略对其进行调整，避免不可行解的同时保证了阵元的自由度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114910935A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210501185.9
申请日：2022-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多分量线性调频干扰抑制方法，对射频信号进行射频处理和数字化处理，获得数字接收信号X；获得信号X的时域差分数据；构造m×(N‑m)阶矩阵H，其中m＜N‑m；获取矩阵H奇异值分解重构后的数据ySVD(n)；通过ySVD(n)获取拐点索引区间[Pds,Pde]和干扰中心区间[Pde,P(d+1)s]；选取[Pde,P(d+1)s]区间进行分数阶傅里叶变换最优阶数搜索，并在分数阶傅里叶变换域进行干扰抑制，获取分数阶傅里叶变换域干扰抑制后的信号y'(n)；提取y'(n)中位于[Pde,P(d+1)s]区间对应部分yd'(n)，计算残余干扰抑制门限，将y'(n)中位于[Pds,Pde]区间内超过门限的数据置零去除残余干扰。本发明按能量逐次消除干扰分量减少接收信号信噪比损失，同时根据调频率拐点区间信息选取门限估计区间与残余干扰抑制区间，提升多分量线性调频干扰抑制技术在不同干噪比下的自适应性。
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公开(公告)号：CN113759313A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110836594.X
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于混沌麻雀搜索算法的TDOA/FDOA定位方法，包括：建立站址误差情况下的TDOA/FDOA定位模型；利用加权最小二乘法得到目标源位置信息的粗略估计；利用Ligostic混沌序列初始化种群；采用麻雀搜索算法对TDOA/FDOA模型进行定位解算；判断算法是否达到最大迭代次数Itera；如果是，停止迭代并输出目标的位置和速度，否则返回步骤四继续迭代。为使麻雀种群能够均匀分布在目标区域，将Logistic混沌映射引入种群进行初始化，降低算法陷入到局部最优的风险；用改进的麻雀搜索算法来实现TDOA/FDOA定位跟踪。本申请方法能够降低运算复杂度，有效解决低站址误差下定位精度差的问题。
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公开(公告)号：CN113721201A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111049468.6
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/35
Abstract: 本发明公开了一种线性调频信号调频率的估计方法，包括：步骤1：对接收的多分量线性调频信号进行离散多项式变换，得到含有调频率信息的复正弦信号与线性调频信号的混合信号m(t)；步骤2：对混合信号构造Hankel矩阵，然后通过奇异值分解分离出复正弦信号；步骤3：对复正弦信号周期估计后整周期截断，再离散傅里叶变换得到其频率，最后得到各个分量的调频率。本发明能准确的估计多分量线性调频信号的各个调频率，相比于现有的多分量线性调频信号调频率的估计方法，本发明在保持较小的计算复杂度的同时能够降低信噪比门限。本发明能适用于含有强噪声的多分量场景。
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公开(公告)号：CN113613175A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110836597.3
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪方法。主要研究了目标跟踪过程中的传感器节点选择问题，所述方法包括：利用粒子滤波的方法对目标在下一时刻的位置进行预测；根据目标的预测位置、预测协方差矩阵和传感器节点的感知半径确定候选节点区域；在候选节点区域中综合考虑节点的剩余能量和PCRLB信息来选择固定数量的传感器节点组成动态簇对目标进行跟踪。本发明的方法不仅能降低跟踪误差，而且可以平衡各节点的能量消耗，延长网络生存期。
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公开(公告)号：CN114089363B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111357819.X
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于随机有限集的异构传感器信息融合和多目标跟踪方法，主要解决当前δ‑GLMB滤波算法仅针对单一传感器的不足，主要解决多目标跟踪时单一传感器易遭到干扰、毁伤而导致的航迹关联弱、跟踪精度低的问题。本发明方法借助雷达、光电、红外等异构传感器的量测值与对应的协方差，采用协方差交叉算法进行数据融合。与传统单一传感器方法相比，可以增强观测系统的信息感知力，提供多维度，高精度的目标感知信息，从而能够有效利用各异构传感器的优势，获得置信度更高的多目标量测集合，得到效果更为理性的多目标预测集合，有效提升滤波精度，具有良好的工程应用价值。
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