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公开(公告)号：CN102353946A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110178328.9
申请日：2011-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开的一种基于X波段雷达图像的海表面流反演方法，包括(1)采集时空域海杂波图像作为一个序列，得到子图像序列；(2)对子图像序列进行三维傅里叶变换；(3)根据色散关系构造带通滤波器；(4)对图像谱非线性影响进行校正；(5)计算隶属度；(6)加权计算；(7)初始估流；(8)迭代估流。本发明与现有流反演算法相比，提高了流反演精度，尤其是提高了低流速时流反演精度，且提高了反演结果稳定性。本发明使用依赖最大流速的色散关系带通滤波器对图像谱进行噪声滤除，去噪能力强。本发明中对图像谱进行校正得到海浪谱，能够反映真实的海态信息，然后将海浪谱作为最小二乘法的权值之一计算流，流反演结果接近真实海态。
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公开(公告)号：CN102306399A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110206406.1
申请日：2011-07-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T19/00
Abstract: 本发明提出一种基于弹性绳运动性质的三维空间路径规划方法，包括初始化寻回环境和参数、计算弹性绳上的点受弹性绳作用引起的位移、计算弹性绳上的点受弹性绳和障碍物作用引起的位移、计算移动后的位置、判断弹性绳上所有点均是否均发生了一次运动和判断弹性绳是否达到平衡位置等几个步骤。本发明提出的一种基于弹性绳运动性质的三维空间路径规划方法，相对于其它路径规划方法运算量小，寻路速度快；环境表示简单，只要知道障碍物表面指向障碍物外的法线方向即可，且不需要将空间分割成单元格的形式，所找到的路径平滑性，准确性更好。
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公开(公告)号：CN113591954A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110818499.7
申请日：2021-07-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种工业系统中缺失的时序数据的填充方法，包括步骤一：数据预处理；步骤二：针对缺失的多元时序数据，以边界平衡生成对抗网络BEGAN模型为基础，构建生成对抗网络模型BiGRU‑BEGAN；步骤三：训练BiGRU‑BEGAN网络模型；步骤四：用训练好的BiGRU‑BEGAN模型生成完整的人工数据并填充原始缺失数据。本发明通过生成对抗网络与双向循环神经网络结合的模型，最大化利用真实存在的数据信息，生成符合原始缺失数据特征分布规律的完整人工数据，再将缺失数据填充完整。利用填充好的完整数据进行后续的故障分类任务，增加缺失数据的分类准确率。
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公开(公告)号：CN109188898A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810765015.5
申请日：2018-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种船舶纵向运动多目标策略下最优参数决策方法，如果客户希望纵摇参数辨识精度高，则输出纵摇拟合误差目标函数最小值对应个体为参数最优解；如果客户希望升沉参数辨识精度高，则输出升沉拟合误差目标函数最小值对应个体作为参数最优解；如果客户希望纵摇和升沉同时需要高精度输出，则将该将目标函数矩阵看作二维平面上的点，并按照某一维数据从小到大进行排列，另一维上数据跟随变动位置。任意选取一个点，对该点左侧所有点做最小二乘直线拟合，求拟合误差；对该点右侧每一个点也进行最小二乘直线拟合，求拟合误差，则该点总误差记为以上两个拟合误差的和，取总误差最小点对应个体作为最优解，实现根据不同需求选择不同最优参数输出。
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公开(公告)号：CN104062635B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410317419.X
申请日：2014-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于海杂波图像下海浪参数分析技术领域，具体涉及一种海杂波图像下基于最小区间思想的海浪主波周期反演方法。本发明包括：基于雷达采集32幅空间域的连续海杂波图像，选取分析区域构成子图像序列；对子图像序列进行3维傅里叶变换得到三维图像谱；根据色散关系构造带通滤波器，滤除三维波数频率图像谱中的非海浪信号，并积分获得二维海浪图像谱；利用调制传递函数，计算二维海浪波数谱：计算二维频率方向谱和一维频率谱；计算包含海浪一维频率谱总体能量的80％的最小频率估计区间；计算主波频率；计算主波周期。发明克服了现有主波周期反演算法当海浪一维频率谱为非单峰、不平滑时对频率区间估计不准确的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103557867B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310467041.7
申请日：2013-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于路径规划技术领域，具体涉及一种基于稀疏A*搜索的多UAV协同航迹规划方法。本发明包括：对路径规划的环境进行建模；初始化多目标SAS计算参数：包括最小航迹段长度，最大拐弯角、最大爬升/下滑角，UAV最小安全距离，UAV最低飞行高度；初始化UAV的位置，每个UAV代表一条航迹；更新UAV的位置；扩展当前节点；判断是否与其它航迹段发生碰撞；更新航迹段的节点表；如果已经达到步骤（2）中设定的最小航迹代价，则执行步骤（8），否则，执行步骤（3）；确定协同规划最优路径，路径规划结束。本发明能够解决多目标优化问题，具有通用性。能够为决策者提供合理的最优解，更符合实际问题需要。
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公开(公告)号：CN102855387B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210276926.4
申请日：2012-08-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于小生境粒子群的二维空间多路径规划方法，应用于船舶路径规划系统。本发明首先在直角坐标系下对环境进行建模，采用将规划区域等距分割的方法对粒子进行编码，对粒子的评价考虑安全性和经济性两方面的因素；然后是子群粒子的区域内局部寻优，采用小生境识别技术创建新的子群，并对子群粒子采用基于隔离机制的小生境粒子群算法进行局部寻优；最后是主群的区域划分，主群粒子采用认知模式的粒子群算法进行区域搜索，并对子群的中心进行交叉操作，产生的个体加入主群。本发明的方法具有较强的区域划分和局部寻优能力，能够正确、有效地规划出多条路径。
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公开(公告)号：CN102681033B
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201210128507.6
申请日：2012-04-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段航海雷达的海面风场测量方法，属于海洋动力环境遥感技术领域。所述的测量方法包含雷达图像前处理、风向测量和风速测量三部分，在风向测量指标中，将图像梯度、灰度和平滑项有机的结合起来，通过比例系数调节三者的比重，建立适合海面风场特征的模型，与现有技术相比，风向测量精度提高了68.4％以上。在风速测量指标中，当雷达单独测量时，将NRCS、实测风向、SNR作为BP网络输入，较传统算法风速精度提高了84％以上。在风速测量指标中，将海气边界层参数作为BP网络的附加输入，可进一步提高航海雷达测量风速的精度，考虑海气温差、盐度、潮位、大气压时，测量精度提高了48％以上。
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公开(公告)号：CN102621531A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210105517.8
申请日：2012-04-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于X波段雷达图像的降雨干扰抑制方法，属于遥感技术领域。所述的方法引入质量控制，确定存在问题的图像；接着引入三维表面参数来描述雷达回波图像的三维特性；然后结合信噪比及三维表面参数确定图像产生问题的原因，并确定降雨图像；最后利用频域滤波的方式处理被降雨影响较轻的图像。与现有降雨干扰抑制算法相比，本发明减少了需要进行识别判断的数据量，提高算法运行速度；比二维参数能提供更多的信息，描述更接近于真实表面，且能够给出所研究表面的直观图像以及与表面形态有关的足够信息；能更准确的确定雷达回波图像中受降雨影响的数据，以及影响的程度；能更准确地识别降雨资料；提高了海浪参数的反演精度。
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公开(公告)号：CN115062528A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210295183.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种针对工业过程时序数据的预测方法，属于工业过程时序数据预测领域。本发明包括：准备训练数据集；构建深度长短期记忆网络(Deep‑LSTM)模型,增加LSTM单元个数和网络层数；训练Deep‑LSTM网络模型；将测试数据集输入到训练完成后的Deep‑LSTM，通过网络可预测出λ个未知数据，并计算预测值与真实值的误差，验证网络的预测效果及精度。本发明针对时序数据预测中故障数据样本不足和预测精度的问题，利用改进的GRU‑BEGAN生成对抗网络模型生成人工样本来扩充原始数据集，并利用Deep‑LSTM模型预测工业过程时序数据。
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