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公开(公告)号：CN117335893A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311358241.9
申请日：2023-10-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
Abstract: DoS攻击下的UUV编队通信预测方法，涉及水下通信技术领域。本发明是为了解决目前UUV编队通信系统受到攻击后，UUV编队成员无法获取同伴状态信息。本发明包括：建立UUV的三自由度水平面运动模型，并基于UUV的三自由度水平面运动模型获取领航UUV和跟随UUV的位置信息矩阵、运动状态矩阵；领航UUV获取所有跟随UUV的位置信息，领航UUV将自身的运动状态、位置信息以及收集到的跟随UUV的位置信息、运动状态编码调制为水声信号，并将水声信号广播给跟随UUV；跟随UUV接收领航UUV广播的水声信号，并对水声信号进行解码，获得领航UUV的运动状态、位置信息以及其他跟随UUV的位置信息、运动状态。本发明用于UUV编队受到DoS攻击后的通信。
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公开(公告)号：CN117389153A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311635430.6
申请日：2023-12-01
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨工程大学三亚南海创新发展基地
IPC: G05B13/04
Abstract: 具有避障特性的UUV自抗扰滑模预测跟踪控制方法，涉及轨迹跟踪与避障技术领域。解决了现有的基于避障的轨迹跟踪方法是基于状态反馈和人工势场法来进行静态避障，存在设计复杂、能耗较大、跟踪精度较低、以及无法在有限时间内对扰动进行估计的问题。本发明是基于外环调速部分和内环动力控制部分形成的双环架构实现，首先在计算速度指令时考虑了UUV的运动特性和避障条件，其次构建一个有限时间扩张观测器来观测集总扰动；通过速度跟踪误差设计积分终端滑模面，结合补偿值速度跟踪误差、集总扰动观测值，生成运动控制量τ对UUV进行运动控制。本发明主要对无人水下航行器的自抗扰轨迹跟踪及静态避障控制。
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公开(公告)号：CN119625001A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202211029405.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 青岛港国际股份有限公司前港分公司
Abstract: 一种多场景鲁棒性海天线检测方法，本发明涉及多场景鲁棒性海天线检测方法。本发明目的是为了解决目前主流的各类海天线检测算法使用场景局限性大，鲁棒性有所欠缺的问题。过程为：一、对输入图像进行检测；如果为RGB图像，提取RGB图像的R通道图像和B通道图像，将R通道图像和B通道图像单独存放；执行二；如果为灰度图像，执行二；二、取得低频图像IM；三、得到边缘图像EM；四、对边缘图像EM进行连通域去除，对连通域去除后的图像进行膨胀；五、取得备选直线集以及备选直线集中每条直线对应的霍夫变换中累加器HN的数值；六、通过HGS法对备选直线集中直线进行判断，得到真实的海天线。本发明用于海天线检测领域。
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公开(公告)号：CN118936468A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410917404.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法的复杂环境下UUV路径规划方法，属于在水下无人航行器路径规划技术领域。主要是为了解决传统的UUV路径规划方法存在威胁因素考虑单一的问题。本发明首先获取至少包括海底山峰模型和海流模型的环境仿真模型，并基于海洋环境进行建模得到环境仿真模型对应的威胁度，基获取的环境仿真模型及其威胁度确定每个路径点的环境威胁因素对应的具体威胁度，进而得到路径点处的威胁度成本，再结合偏航角和俯仰角成本、路径长度成本，确定平滑路径的总路径成本；基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法对路径总成本的最小值寻优问题进行求解，得到最优路径。
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公开(公告)号：CN115016257B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210480802.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 纵平面跟踪无人水下航行器的模糊事件触发滑模控制方法，属于无人水下航行器控制工程领域。本发明解决了现有无人水下航行器深度跟踪控制方法能耗高，且存在对执行器磨损大的问题。本发明通过设定积分滑模面和时变阈值的事件触发机制来设计事件触发时刻对积分滑模控制器进行触发来实现对水下航行器系统状态进行控制，实现积分滑模控制器的间歇式更新方式，在此过程中还通过积分滑模面，求得等效滑模控制律，再根据等效滑模控制律，构建积分滑模控制器。本发明可以有效降低UUV控制能耗，并减轻控制过程中的执行器磨损。本发明主要用于对无人水下航行器深度方向上的航迹进行间歇式控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115016257A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210480802.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G05B13/04
Abstract: 纵平面跟踪无人水下航行器的模糊事件触发滑模控制方法，属于无人水下航行器控制工程领域。本发明解决了现有无人水下航行器深度跟踪控制方法能耗高，且存在对执行器磨损大的问题。本发明通过设定积分滑模面和时变阈值的事件触发机制来设计事件触发时刻对积分滑模控制器进行触发来实现对水下航行器系统状态进行控制，实现积分滑模控制器的间歇式更新方式，在此过程中还通过积分滑模面，求得等效滑模控制律，再根据等效滑模控制律，构建积分滑模控制器。本发明可以有效降低UUV控制能耗，并减轻控制过程中的执行器磨损。本发明主要用于对无人水下航行器深度方向上的航迹进行间歇式控制。
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公开(公告)号：CN115393577A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211073079.1
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 一种红外海上小目标抗干扰的检测方法，它属于海上目标检测技术领域。本发明解决了由于红外海面图像中存在干扰，导致的采用现有目标检测方法时存在检测率低、虚警率高的问题。本发明通过计算中心区域及其邻域灰度分布的相异性，实现对疑似目标的召回式检测。然后，进一步提取出疑似目标区域的特征。因为海上干扰存在的聚类特征，松弛互k近邻图被引入通过全局图聚类来区分真实目标，通过这种方法，能够检测出真实目标并将海上干扰滤除。本发明方法可以应用于海上小目标的检测。
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公开(公告)号：CN115170886A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210864872.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/422 , G06V10/80 , G06V10/75
Abstract: 基于多维多通道卷积神经网络的形状分类方法，本发明涉及形状分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法在小样本数据集下数据集缺乏时，因图像噪声造成图像轮廓不完整时的形状分类准确率低问题。过程为：一、计算轮廓角度和轮廓单元曲度，基于轮廓角度和轮廓单元曲度进行轮廓角度编码与轮廓单元曲度编码；基于轮廓角度编码与轮廓单元曲度编码，计算出在不同尺度级下的描述子；二、建立训练集与测试集；三、建立多维多通道网络模型；四、将训练集和测试集输入多维多通道网络模型，获得训练好的多维多通道网络模型；五、将待测图像输入训练好的多维多通道网络模型，完成图像分类。本发明用于图像分类领域。
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公开(公告)号：CN119004928A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411041254.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种纯方位水下多机动目标跟踪，属于水下多目标跟踪方法。多个水下目标可能距离较近或运动轨迹存在交叉，难以实现待定目标与量测量的正确关联的问题，运用SMC‑PHD算法，借鉴粒子滤波的思想，利用离散带权值的粒子群近似概率假设密度分布，将概率假设密度分布的预测和更新转化为粒子集合的预测和更新，则目标数量可由粒子权重的加权求得，运动状态可由状态提取算法确定。SMC‑PHD算法中SMC的运用避免了传统PHD算法中多维积分的求解，SMC‑PHD算法的引入使得多目标跟踪算法更适用于目标状态、数目和量测具有不确定性的场景。结合了UKF算法提高了SMC‑PHD算法的跟踪精度和稳定性；引入了IMM算法解决了目标机动造成的单一模型跟踪方法不能准确预测运动轨迹的问题。
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公开(公告)号：CN117419731B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311751227.5
申请日：2023-12-19
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G01C21/20
Abstract: 基于多策略人工蜂群算法在海洋环境下的路径规划方法，本发明涉及海洋环境下的路径规划领域。本发明的目的是为了解决现有路径规划算法存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点并且在UUV进入目标点时没有考虑进入目标点期望角度的问题。具体过程为：步骤1：根据UUV所处海洋环境对洋流流场进行建模，得到洋流的流向与大小信息；根据UUV所处海洋环境，获取障碍物的数量和位置信息；所述UUV为水下无人航行器；步骤2：基于步骤1在满足UUV航迹不同情况的角度约束下，得到连接航迹起点与航迹终点的路径，计算路径的代价；步骤3：利用多策略ABC算法对步骤2的路径的代价最小值寻优问题进行求解，输出最优路径。
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