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公开(公告)号：CN118859098A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410900107.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于相参积累和脉冲串检测的水下信标信号检测方法，它属于水下探测技术领域。本发明解决了现有方法对水下信标信号检测概率低的问题。本发明对接收信号对应的短时傅里叶变换谱图能量进行分组，再对分组结果进行相参积累，可以有效地增大信噪比，有利于微弱水声信标信号的检测。利用水声信标信号的频率特性和周期特性进行脉冲串检测，可以有效对抗非平稳尖刺脉冲的干扰，降低检测的虚警概率，提高检测的准确率。本发明能够有效检测水声信标信号，具有很强的实际应用价值。本发明方法可以应用于水下微弱信标信号检测。
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公开(公告)号：CN118244200A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410319862.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种面向邻近目标场景的粒子滤波检测前跟踪方法，它属于被动声呐水下多目标跟踪领域。本发明的目的是为解决邻近目标场景下，现有目标检测前跟踪方法的跟踪性能差的问题。本发明推导了边缘似然函数并以此取代常规似然函数，使得面对邻近目标时可以保留独立分区滤波假设，避免了计算量的“维数灾难”问题，对比联合多目标概率递推的方法提高了计算效率，相比独立分区粒子滤波方法提升了目标邻近时的跟踪准确度。同时使用基于目标相对位置的权值调整方法以解决邻近目标跟踪中的轨迹互换或误判问题，相比常规的k均值聚类方法，本发明在避免跟踪误判问题的前提下，减小了对目标小角度交叉场景的误判问题。本发明方法可以应用于目标检测前跟踪。
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公开(公告)号：CN115616602B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202211260743.3
申请日：2022-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于被动声纳纯方位定位检测前跟踪算法的观测者最优机动策略，本发明涉及观测者最优机动策略。本发明的目的是为了解决现有被动声纳BOL方法难以提供稳定有效的目标状态估计作为输入，导致被动声纳BOL的机动策略可观测性差，收敛时间长、收敛速度慢、收敛精度差、收敛后的稳定性差的问题。具体过程为：S100、根据目标和观测者的位置信息，进行被动声纳纯方位定位检测前跟踪算法的FIM递推式的推导；S200、建立以最大化FIM的行列式值为目标的目标函数；S300、对建立的目标函数进行求解，确定观测者的最优机动策略；S400、将航向约束嵌入到确定的最优机动策略，得到观测者最优航向。本发明用于纯方位运动分析领域。
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公开(公告)号：CN112230205B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202011109940.6
申请日：2020-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种利用舰船辐射噪声仿真信号的水下目标识别系统性能评估方法，通过对仿真生成的一定数量的理想舰船辐射噪声样本，与由信道仿真软件仿真得到的信道冲激响应函数进行卷积，或是设置更为复杂的舰船运动参数，得到数个复杂程度不同的样本库。从每个样本库中分别产生训练集和测试集，对不同水下目标分类识别系统进行训练和性能评估。最后再单独从一个样本库中产生训练集，对不同水下目标分类识别系统进行训练，从不同样本库中产生测试集对这些训练好的水下目标分类识别系统进行性能评估。本方法实现了在实测得到的水下目标样本库不足时，对水下目标分类识别系统的泛化性能的评估。
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公开(公告)号：CN115034066B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210673889.4
申请日：2022-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明提供的是一种基于相位补偿的旋转圆阵信源数估计方法，主要通过圆阵相位模态变换，在模态域对信号空域时变量进行在线补偿，从而实现信号的空域聚焦，对于圆阵接收的观测数据，通过相位模态变换的相位补偿，可以充分获得信号的时间增益，对于相位模态变换造成的噪声功率非均匀问题，通过对变换矩阵进行白化约束，从而使得变换后协方差矩阵的信号特征值和噪声特征值依然满足信息论准则下的似然函数关系；本发明保障信号空域聚焦的同时，抑制了相位模态变换导致的噪声非均匀性，实现圆阵旋转情况下的弱信源数估计，本发明属于一种水声阵列信号处理方法，可应用于圆阵信号处理、时变阵信源数估计等领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111735525B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202010467366.5
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种适用于无人声纳的DEMON谱特征提取方法。本发明属于DEMON谱特征提取领域，本发明采用小波去噪技术，降低待处理信号中噪声影响；将降噪后的信号通过带通滤波器滤波，提取滤波后的频段信号；根据滤波后的频段信号，进行调制谱检测，进行去信号直流操作，并通过低通滤波器，完成包络检测，得到解调后的信号；对解调后的信号进行傅里叶变换，并进行平均周期图谱估计，得到DEMON线谱；根据得到的DEMON线谱，基于门限准则自主提取线谱；根据基于门限准则自主提取后的线谱，进行轴频估计，并进行桨叶数估计。本发明适用于保持匀速直线运动、具有规则的三至七叶螺旋桨叶、且在矢量水听器工作频带内具有明显调制现象的目标，能够估计出其螺旋桨转速和叶片数信息。本发明能够自主处理目标辐射噪声，提取目标的轴频、桨叶数信息并将算法流程在DSP上进行实现。
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公开(公告)号：CN109991608B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910305580.8
申请日：2019-04-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明提出一种基于逆合成孔径原理的水下目标声纳成像方法，所述方法主要包括以下三个步骤。首先进行回波的距离维处理，包括距离维压缩与平动补偿两个主要过程；其次进行回波的方位维处理，考虑到UV的复杂摆动，采用LVD算法对方位维回波进行参数估计；最后进行目标图像生成，通过参数估计结果计算散射点的横纵坐标及散射系数，并重构形成目标的声学图像。本发明属于一种声纳信号处理方法，可应用于水下目标识别，水下战场态势感知等领域。
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公开(公告)号：CN111273237B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910457468.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是基于空域矩阵滤波和干扰对消的强干扰抑制方法。本发明主要用于抑制观测扇面外和观测扇面内的强干扰。通过子空间矩阵滤波，减小观测扇面外干扰影响，进而获得观测扇面内强干扰方位，并将其应用于阻塞矩阵的设计，构建新的不降低数据维数的阻塞阵。通过阻塞矩阵和空域矩阵滤波器对阵列接收数据进行处理，最后采用MUSIC谱进行方位估计。本发明在抑制观测扇面内强干扰的同时，保留了邻近方位的弱目标信息，实现强干扰条件下的弱目标方位估计。本发明属于一种水声阵列信号处理方法，可应用于阵列信号处理、弱目标方位探测等领域。
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公开(公告)号：CN112684411B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011351931.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 本发明公开了一种基于改进到达频率差的水下目标定位方法。步骤1：从输入信号获取解算所需的时延差信息和频率差信息；步骤2：根据获得的时延差和频率差信息建立目标位置的解算方程；根据获得的信息，建立水下机动平台与目标在两个不同的位置的时延差关系方程和频率差关系方程，组成定位解算方程组；步骤3：采用牛顿迭代法对方程进行求解，若求出的结果不符合迭代精度要求，再重复进行循坏求解，直到符合求解的精度要求，最终完成定位精确解算。本发明改进了传统频率差卫星定位方法，使之能应用于水声定位场合，有效提高了水声定位系统定位精度并降低了软硬件设计难度。
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