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公开(公告)号：CN115544942A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211130090.7
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/392
Abstract: 本发明提供一种无模糊测向非均匀阵列设计方法，是一种基于计算机合理遍历设计无模糊高精度的非均匀测向阵列方法。首先计算出实际情况时所有可能合理的非均匀阵列形式；对这些非均匀阵列利用MUSIC算法在高频率易模糊频点上进行测试，测试时可加入可能引起测角模糊的因素，如通道不一致性等。对每种阵列形式进行多次蒙特卡洛实验，计算测角均方根误差，根据测试结果选择均方根误差较小的阵列形式；选定形式后，验证在所要求的测角范围内是否能够实现无模糊高精度测角。若一次选定不能符合要求，则再次选择其他均方根误差小的阵列形式，再次测试，直到达到设计要求。本发明可将影响测角模糊的因素考虑在阵列设计中，设计方式可靠，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN109932681B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910268474.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于空‑时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N，得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2；然后利用原始嵌套阵列接收数据的空‑时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型，从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列；接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集；最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造，从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比，具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点，可实现更优的欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN114019467A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111241399.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达信号调制方式识别技术领域，具体涉及一种基于MobileNet模型迁移学习的雷达信号识别与定位方法。本发明基于MobileNet模型迁移学习和梯度加权类激活映射，使用深度可分离卷积搭建网络模型，可以有效降低模型参数，提高模型的计算效率；训练过程中通过加载预训练模型进行迁移学习训练，可以提高模型的收敛速度和泛化性能；同时采用梯度加权类别激活映射的方法对网络模型的预测结果进行可视化，提高了深度学习模型的可解释性和透明性。
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公开(公告)号：CN111079859B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201911407781.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种无源多站多目标测向交叉定位与虚假点去除方法，包括如下步骤：步骤一、根据双站测向交叉定位原理，得出两两站点的双站交叉定位结果，给出交叉定位点集合；步骤二、根据真实目标附近交叉定位点密度明显高于虚假点这一特性，利用马氏距离定义椭圆邻域，提取高密度交叉定位点；步骤三、对高密度点集合进行DBSCAN聚类处理，取高密度点数最多的前NT个聚类作为真实目标所在的簇，每一簇的聚类中心即为真实目标位置，NT为目标个数。本发明利用一种高密度点提取方法，在保证目标点定位精度与虚假点去除性能的同时，降低了后续聚类数据处理的计算量。
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公开(公告)号：CN107436421B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201710606186.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏贝叶斯学习框架下混合信号DOA估计方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明的方法步骤为：首先提出一个新的稀疏促进先验(称为高斯‑指数‑卡方先验)，其概率密度函数在零点处具有尖锐谱峰并且具有重拖尾，有利于促进稀疏解；然后利用该先验建立三阶分层稀疏贝叶斯模型；接下来，利用均值场变分贝叶斯理论近似后验分布，通过对各个近似的变分分布进行交替更新迭代最小化KL距离，进而求出模型参数的估计值；最后，根据各个参数的估计值构建信号功率谱函数，进而可以得到目标辐射源的信源数估计和DOA估计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110222307A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910504034.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及基于FPGA的实对称矩阵的特征值分解的并行实现方法。具体实现步骤如下：根据阵元数目构建特征值分解的脉动阵列结构，设定所需的处理单元；对接收的阵元信号进行预处理；求解旋转角度并将其转换为角度值；查表得到对应的正弦值和余弦值；更新矩阵元素和特征向量；判断是否达到要求迭代次数；若未达到，在阵列结构中交换矩阵元素为下次迭代做准备；判断是否需要改变处理单元内部的输入输出顺序；若是，则改变输入输出数据的顺序。本方法通过处理单元之间数据的传递以及处理单元内部的数据顺序的转换，提高了迭代效率而且运算速度快，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN109932681A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910268474.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于空-时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N，得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2；然后利用原始嵌套阵列接收数据的空-时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型，从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列；接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集；最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造，从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比，具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点，可实现更优的欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN109932680A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910268459.2
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法。平移传统互质阵列得到平移互质阵列得平移互质阵列接收数据，得到扩展接收数据矢量，求该扩展接收数据矢量的协方差矩阵，向量化该协方差矩阵得到虚拟接收信号模型，对虚拟接收信号矢量进行去重排序操作后得到一个新的对应于虚拟均匀线阵的虚拟接收信号模型，取此时的虚拟接收矢量中的元素形成所需的埃尔米特矩阵即等价的协方差矩阵，对等价的协方差矩阵进行特征值分解得到噪声子空间，构造空间谱，谱峰处所对应的角度即为估计的入射信号的DOA。本发明的平移互质阵列与传统互质阵列相比，具有更大的虚拟阵列孔径以及虚拟连续自由度，可估计信源数更多，具有更优的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN107436421A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710606186.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏贝叶斯学习框架下混合信号DOA估计方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明的方法步骤为：首先提出一个新的稀疏促进先验(称为高斯-指数-卡方先验)，其概率密度函数在零点处具有尖锐谱峰并且具有重拖尾，有利于促进稀疏解；然后利用该先验建立三阶分层稀疏贝叶斯模型；接下来，利用均值场变分贝叶斯理论近似后验分布，通过对各个近似的变分分布进行交替更新迭代最小化KL距离，进而求出模型参数的估计值；最后，根据各个参数的估计值构建信号功率谱函数，进而可以得到目标辐射源的信源数估计和DOA估计。
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公开(公告)号：CN107099788A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710502438.3
申请日：2017-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种提高钢铁表面与环氧树脂结合力的钼酸盐与硅烷转化膜的制备方法。将钼酸钠水溶液与硫酸锌水溶液混合，用乙酸溶液调pH值，得到a转化液；将处理后的硅烷偶联剂①溶液与硅烷偶联剂②溶液混合，向其中加入氟化钠水溶液、硫酸锌中溶液、硫酸铜水溶液，用氢氧化钠调pH值，得到b转化液；将清洗好的钢铁基材置于a转化液中处理，取出用去离子水清洗并烘干后置于b转化液中处理。经过本发明处理液处理后的金属表面形成黑色转化膜，可以大大提高钢铁与环氧树脂的结合力。本发明是一种无毒环保的转化膜制备方法，可取代传统的磷系转化膜以及铬系转化膜，避免产生大量有毒废水，对环境造成污染。
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