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公开(公告)号：CN116930904A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310937148.7
申请日：2023-07-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种探地雷达图像对齐及差异检测方法，所述方法包括步骤1：对不同时间获取的探地雷达回波图像进行预处理，得到杂波受到抑制的探地雷达回波图像；步骤2：计算步骤1获取的前后两次测量回波图像的全局相似度并对齐；步骤3：从步骤2完成图像对齐和裁剪的两次图像数据中选取部分有差异的图像和无差异的图像；步骤4：提取步骤3中得到图像的特征，并进行差异检测。本发明解决现有探地雷达图像识别方法难以在大量数据中准确判断地下缺陷的问题，根据不同时间对同一地下环境复测图像进行比对，通过图像变化情况找到异常点进而检测出缺陷点。
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公开(公告)号：CN115311531A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210881472.7
申请日：2022-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01S7/292 , G01S7/35 , G01S7/41 , G01S13/88
Abstract: 本发明提出一种RefineDet网络模型的探地雷达地下空洞目标自动检测方法。所述方法包括对已获取的探地雷达地下空洞目标的回波图像进行背景消除，得到横向波纹受到抑制的探地雷达回波图像；对生成的探地雷达回波图像进行增益，突出空洞目标像素位置特征；利用增益后的图像进行降噪处理，抑制杂波影响；对处理后的探地雷达回波图像进行预筛选，参照人工识别并实地确认的结果，利用labelimg对图像中的空洞进行标注；将获得的数据制成图像检测数据集；用获得的检测数据集训练RefineDet网络模型，得到网络权重参数；利用训练后的网络模型对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标检测。本发明解决现有方法难以检测地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN109586728B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201811509899.4
申请日：2018-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 基于稀疏贝叶斯的调制宽带转换器框架下信号盲重构方法，它用于压缩感知信号的重构技术领域。本发明解决了现有调制宽带转换器框架下的重构方法在信号含有噪声时的重构性能差的问题。本发明首先将输入稀疏信号与伪随机序列相乘，接着对相乘得到的信号进行低速采样和滤波操作，然后构建观测矩阵，将信号表示成压缩感知的表示形式，在恢复时，采用稀疏贝叶斯方法对信号进行估计，通过EM算法迭代求得输入稀疏信号的方差γ，完成稀疏信号的重构；在信号信噪比同为‑15dB的情况下，与现有方法相比，本发明的重构方法可以将稳态均方误差值降低75％以上，有效提升了重构性能。本发明可以应用于压缩感知信号的重构领域。
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公开(公告)号：CN114882236A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110542902.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提供一种基于SinGAN算法的探地雷达地下空洞目标自动识别方法。步骤1：利用SinGAN算法对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行图像增广处理，得到处理后的具有相似分布的探地雷达回波图像；步骤2：对步骤1生成的探地雷达回波图像进行标注明确相关目标像素位置；步骤3：将步骤2中已标注的数据随机分配至训练集和验证集；步骤4：利用步骤3的训练集和验证集对深度学习目标识别算法进行训练，得到权重模型；步骤5：将步骤4获得的权重模型输入已有深度学习算法模型，对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标识别检测。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
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公开(公告)号：CN114169411A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111384746.3
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于3D‑CNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，通过探地雷达获得三维回波图像，对三维回波图像进行预处理，将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；利用的训练集和验证集对3D‑CNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；利用获得训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测，最终标注出带有地下管线信息的三维回波图像；本发明可以将地下管线目标识别概率提高到95％以上，且对探地雷达三维回波图像的地下管线目标进行检测可以有效提高识别概率并且可以大幅降低管线虚检概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107102292B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201710464010.4
申请日：2017-06-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于贝叶斯方法的目标方位跟踪方法，属于阵列信号处理领域。解决了低信噪比情况下，基于空间类DOA跟踪方法精度差，以及粒子滤波DOA跟踪方法需要的已知条件过多的问题。在本发明利用泰勒展开公式，将角度慢变模式下的DOA跟踪建模为一个动态模型，并基于贝叶斯理论，将角度的跟踪转化为概率模型中的参数估计问题，根据前一时刻的信号到达角度、信号功率和噪声功率的估计值，以及当前时刻的观测值，利用EM算法，对前一时刻的信息进行校正，进而实现对信号到达角度的追踪。本发明主要用于对目标方位进行跟踪。
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公开(公告)号：CN110011745A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910300728.9
申请日：2019-04-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 基于DPMM的宽带频谱感知中信号个数的估计方法，它属于宽带频谱感知技术领域。本发明解决了利用现有方法对接收信号中信号个数估计的准确率低的问题。本发明通过选取信号的循环谱作为特征，恢复信号的循环谱，以提高宽带频谱感知方法的抗噪声性能；将提取出的循环谱建模成高斯混合模型进行信号和噪声二分类，去噪后保留下来信号元素，并对保留下来的信号进行聚类，根据计算出的最大概率，估计出接收信号中信号的个数。在信噪比为-4dB的情况下，采用本发明方法可以将信号个数估计的准确率提高30％左右，而且本发明方法的抗噪性能更优。本发明可以应用于宽带频谱感知技术领域。
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公开(公告)号：CN105188129B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201510607613.6
申请日：2015-09-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W56/00
Abstract: 基于多角度分数阶相关协同的同步捕获与跟踪方法，涉及无线通信领域。是为了实现同步码的快速同步捕获和精确同步跟踪。本发明基于不同旋转角度下分数阶自相关函数的峰值相同、尖锐程度不同的特点，根据系统信号参数和性能指标通过旋转角度来选择尖锐程度不同的分数阶自相关函数用于通信信号同步码的同步捕获和跟踪，即通过旋转角度选择峰值相对较宽的分数阶相关函数进行同步码的快速捕获，然后再利用旋转角度对应的峰值较尖锐的分数阶相关函数来实现同步码的精确跟踪。本发明使用于无线通信中同步码的同步捕获与跟踪。
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公开(公告)号：CN104917599B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201510319838.1
申请日：2015-06-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 同步系统中加权分数傅里叶变换扩时传输方法，涉及通信领域，是为了抵抗信道的衰落，并提升传输容量。第一种方案的发射端：中心基站对来自M个业务的数据符号进行预处理，将不同的业务数据分配给不同的通信时隙；M个业务数据符号进行串/并转换，并进行N点加权分数傅里叶变换，然后经并/串转换、调制、滤波后发射至信道；第二种方案的反射端：将来自不同业务的数据比特或符号信息映射到不同的加权域子载波位置上，M路信号分别进行N点的加权分数傅里叶变换后进行信号合成，然后经并/串转换、调制、滤波后发射至信道。本发明适用于同步系统中加权分数傅里叶变换扩时传输。
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公开(公告)号：CN104168619B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201410443057.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W40/02
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 无线体域网下基于D算法的动态路由建立方法，涉及一种动态路由方法。是为了平衡了网络中的能量消耗，延长整个网络的生存周期。其方法：中心节点使用洪泛的方法获得网络的初始拓扑结构、与各节点间的距离和能量信息；然后得出网络的距离坐标矩阵；并转化为传输能耗矩阵，并进行加权处理，获得加权传输能耗矩阵；将加权传输能耗矩阵Ew，通过D算法生成权值矩阵，完成后，每个节点都能够找到到达中心节点的最低能耗路由；各节点根据已选出最低能耗路由进行数据传输。本发明适用于无线体域网下的信号传输。
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