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公开(公告)号：CN113759313B
公开(公告)日：2023-09-29
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：CN111308426B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN201911260971.9
申请日：2019-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于单天线接收机的低信噪比周期调频信号检测与分离方法，属于无线电信号检测与分离领域。所述方法包括：利用单天线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行自相关运算，检测其中周期成分并估计其周期；根据截获信号的周期特性将截获的信号进行分割、重组，检测并提取重组后信号单频分量，最后进行信号重构，获得分离后信号。本发明能够降低检测与分离周期调频信号的计算量，同时提高信号检测与分离准确率，并且适用于多种非线性周期调频信号的检测与分离。
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公开(公告)号：CN116337071A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310277768.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供一种基于高斯混合势概率假设密度滤波器的海上目标跟踪算法，算法针对高斯混合势概率假设密度滤波器面对海上杂波干扰强、机动情况复杂的“低慢小”目标，容易出现虚警、漏检等跟踪性能下降的问题，给出了解决方法。首先，在高斯混合势概率假设密度滤波器的基础上引入多模型算法以匹配目标的多种运动状态，其次，利用目标的多普勒量测与位置量测之间的关联，建立位置‑多普勒联合波门，对量测信息进行联合筛选，最后，在位置更新的基础上对目标进行序贯更新。对比仿真结果表明，本发明所提出算法可以提高目标数目估计稳定度，并改善跟踪精度。
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公开(公告)号：CN114186630A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111501107.0
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请发明提供了一种基于近似粗糙集分辨力分类决策算法。所述方法包括：利用粗糙集近似度判断属性划分样本数据能力，将样本属性隶属函数值大于设定近似度的样本占比作为该属性概率，并将其代入到决策分辨力算法中，以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树，测试样本在分类决策树中获得的叶节点即为分类决策结果。本申请方法能够在提高样本分类决策准确率的基础上，提高分类决策时间效率和树形复杂度。
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公开(公告)号：CN113406672A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110669463.7
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加窗的分段线性调频干扰消除方法，包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行差分图干扰参数估计，检测线性调频成分的调频周期长度、调频起止位置与调频率变化情况；根据线性调频干扰的周期信息将接收的信号进行分段，对于不同段的含干扰信号补零并自适应地调整分数阶傅里叶变换所需的窗长度，最后通过分数域干扰抑制获得消除干扰后的信号并在时域去除残余干扰。本申请方法在对线性调频干扰抑制过程中，提高了干扰在分数阶域的聚集程度，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113325406A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110565144.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于正则化约束加权最小二乘的无源定位方法。该方法分为两步，在第一步中针对TDOA/FDOA定位问题建立了基于RCTLS思想的定位模型，同时基于最小化均方误差的准则求解正则化参数，之后通过数学推导给出了该模型的闭式解析解；第二步则是利用约束条件建立起关于第一步估计误差的方程后进行求解，最后利用求得的解对第一步的估计结果进行修正。本发明的方法可以提高基于CTLS模型的定位方法的定位精度，而且在系数矩阵出现病态的情况下性能也更加稳定。
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公开(公告)号：CN106611409A
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201611024240.0
申请日：2016-11-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T5/50 , G06T2207/10016 , G06T2207/10048 , G06T2207/20021 , G06T2207/20064
Abstract: 本发明提供了一种基于二次图像融合的小目标增强检测方法。包括：将连续8帧红外图像序列分分成两组，前4帧为A组，后4帧为B组；对A、B两组图像采用加权平均融合算法进行融合，得到两张一次融合图像；对两张一次融合图像分别进行小波分解，得到图像的高频部分和低频部分；采取不同的融合准则，对步骤三的高频部分和低频部分各自融合处理；对融合后的高频部分和低频部分进行小波重构，得到二次融合图像。本发明将二次图像融合算法引入了红外弱小目标检测领域，将连续帧中的目标视为静止状态，先进行一次融合，抑制图像中的随机噪声，对融合结果进行多尺度小波融合，在抑制背景的同时，增强了弱小目标，提高了目标检测的概率。
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公开(公告)号：CN114200439B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202111498794.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本方法针对空域目标跟踪存在的多普勒盲区问题，提出了一种基于多普勒盲区的多模式空域目标跟踪方法，其工作模式可根据目标与盲区的状态关系进行平滑地切换。该方法充分利用了多普勒盲区的先验知识，结合贝叶斯滤波器的各种优势，有效提升了目标在航迹中的连续性，降低航迹重启引起的漏检、误检概率，提升了跟踪精度。
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公开(公告)号：CN113625309B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110836186.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/22
Abstract: 本发明在静态环境下针对粒子滤波算法在参数估计过程中存在的粒子退化、粒子多样性降低的问题，提出一种无迹卡尔曼滤波算法与改进差分进化算法联合优化粒子滤波的新算法。该算法首先在粒子滤波重要性采样阶段引入无迹卡尔曼滤波为每个粒子计算其均值和协方差，并利用该均值和协方差“指导”采样，以避免粒子退化现象。其次，在差分进化的变异与交叉过程中采用一种自适应策略，避免其出现过早收敛的现象。同时，采用改进后的差分进化算法代替粒子滤波的重采样过程，克服了粒子多样性降低的问题。最后，利用新算法实现多径参数估计。经仿真结果表明，新算法在满足实时性要求的情况下，可有效地降低参数估计结果的波动幅度并减小其均方根误差。
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