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公开(公告)号：CN114167346B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202111384738.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差矩阵拟合阵元扩展的DOA估计方法及系统，其中，该方法包括：通过均匀直线阵列采集互不相关的信号，构建协方差矩阵；确定扩展阵元所使用的协方差拟合准则；利用协方差拟合方法，拟合扩展阵列的协方差矩阵，并根据无噪声信号的协方差矩阵中各数据的幅度和相位控制扩展阵元的拟合协方差矩阵的幅度和相位；简化扩展阵元的拟合协方差的幅度和相位，利用简化后的结果得到最优扩展阵列的拟合协方差矩阵；借助CBF波束形成器，利用最优扩展阵列的拟合协方差矩阵进行目标方位估计。该方法可在不改变均匀直线阵的阵元间距的同时，扩展阵元个数，增加阵列孔径，实现当阵元个数不足时仍然可得到优秀的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN114167346A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111384738.9
申请日：2021-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差矩阵拟合阵元扩展的DOA估计方法及系统，其中，该方法包括：通过均匀直线阵列采集互不相关的信号，构建协方差矩阵；确定扩展阵元所使用的协方差拟合准则；利用协方差拟合方法，拟合扩展阵列的协方差矩阵，并根据无噪声信号的协方差矩阵中各数据的幅度和相位控制扩展阵元的拟合协方差矩阵的幅度和相位；简化扩展阵元的拟合协方差的幅度和相位，利用简化后的结果得到最优扩展阵列的拟合协方差矩阵；借助CBF波束形成器，利用最优扩展阵列的拟合协方差矩阵进行目标方位估计。该方法可在不改变均匀直线阵的阵元间距的同时，扩展阵元个数，增加阵列孔径，实现当阵元个数不足时仍然可得到优秀的DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN115436873A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210949581.8
申请日：2022-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于阵列流形矢量映射的孔径扩展方法、系统、计算机及储存介质，涉及阵列信号处理领域。解决原有内插法映射矩阵会导致白噪声变为色噪声，严重影响信号子空间和噪声子空间的划分，最终影响DOA算法的性能问题。本发明提供一种基于阵列流形矢量映射的孔径扩展方法，所述方法包括：利用阵列采集信号，获取阵列接收数据；根据所述的阵列接收数据获取阵列接收数据的协方差矩阵；利用阵列流形矢量映射方法，获取阵列流形矢量的映射矩阵；根据所述导向矢量的映射矩阵，对阵列接收数据的协方差矩阵进行映射处理，完成矢量映射的孔径扩展。本发明适合应用于DOA估计领域。
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公开(公告)号：CN113640737B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110849776.0
申请日：2021-07-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于二维功率分布的少阵元阵列高分辨方位估计方法。本发明获取基阵接收信号，对阵元接收信号做克罗内克积运算；将运算结果作为新采集信号，进行CBF功率谱，选择空间观察角度区间，根据所选择的观察角度构造三维功率谱矩阵；根据步得到的CBF功率谱和三维功率谱矩阵，利用压缩感知方法确定二维功率分布矩阵；根据二维功率分布矩阵的每一列求取最大值，并将结果作为新算法的功率谱，用于DOA估计。二维矩阵中的数据受到两个角度集的相互制约，在提高估计精度的同时，降低了高分辨能力对阵元个数的需求，有效地提高在少阵元阵列时的估计精度和分辨力。
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公开(公告)号：CN103926038A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410102579.2
申请日：2014-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01L25/00
Abstract: 本发明提供的是一种位姿可控的多维力传感器标定装置。包括固定平台、驱动机构、连杆机构和动平台，驱动机构的上端与连杆机构的下端连接组成驱动连杆机构，六个驱动连杆机构的上端与动平台通过万向铰链铰接、下端与固定平台铰接构成六自由度并联机构，六个驱动连杆机构分为三组，相邻的两个驱动连杆机构为一组、呈八字设置。本发明能实现标定平台的位姿的可控变化，进而能实现对传感器的动态标定和静态标定的功能，功能全面、操作方便、标定精度高，能更好的满足实际工程上的应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115085827B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202210646608.6
申请日：2022-06-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下目标方向估计领域，公开了一种基于秩一分解定理的水声目标阵列幅度相位误差校准方法，步骤1：对采集的水声目标的阵元信号进行特征值分解；步骤2：利用步骤1采集的阵元信号，求解每个阵元的幅度偏差和相位偏差；步骤3：利用步骤2求解出的幅度偏差和相位偏差，获得与未校准阵列相匹配的校准导向矢量；步骤4：利用步骤3的校准导向矢量进行DOA估计。该方法用以估计阵列的幅度相位误差，校正该误差从而提高方位估计性能。
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公开(公告)号：CN113640737A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110849776.0
申请日：2021-07-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于二维功率分布的少阵元阵列高分辨方位估计方法。本发明获取基阵接收信号，对阵元接收信号做克罗内克积运算；将运算结果作为新采集信号，进行CBF功率谱，选择空间观察角度区间，根据所选择的观察角度构造三维功率谱矩阵；根据步得到的CBF功率谱和三维功率谱矩阵，利用压缩感知方法确定二维功率分布矩阵；根据二维功率分布矩阵的每一列求取最大值，并将结果作为新算法的功率谱，用于DOA估计。二维矩阵中的数据受到两个角度集的相互制约，在提高估计精度的同时，降低了高分辨能力对阵元个数的需求，有效地提高在少阵元阵列时的估计精度和分辨力。
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公开(公告)号：CN110827332A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910951705.4
申请日：2019-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的SAR图像的配准方法领域，所述方法包括如下步骤：获取SAR参考图像及待配准SAR实时图，其中实时图与参考图像为同一区域的两幅图像；对参考图像利用BNLMF滤波器算法降噪处理，并提取SIFT特征点，构造训练用数据集，训练AlexNet卷积网络，并得到网络模型；对待配准实时图利用BNLMF滤波器算法降噪，提取SIFT特征点，构造实时图的样本集；将实时图的样本集输入到训练好的AlexNet卷积网络模型中，预测匹配关系，获得初始匹配特征点对。本发明方法能够提升数据拟合的鲁棒性，抑制积累误差对数据造成进一步的干扰，从而实现对变换矩阵的稳健估计，有效提升配准精度。
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公开(公告)号：CN110473166A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910614832.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/60 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/40 , G16H50/20 , G01N15/00 , G01N15/14
Abstract: 本发明涉及医学图像处理领域，具体涉及一种基于改进Alexnet模型的尿液有形成分识别方法。步骤一：采集和扩充图像数据集，构建尿沉渣图像训练集和测试集；步骤二：构建基于Alexnet网络模型的尿液有形成分识别网络模型；步骤三：设置尿液有形成分识别网络模型的训练参数；步骤四：训练基于Alexnet网络模型的尿液有形成分识别网络模型；步骤五：测试基于Alexnet网络模型的尿液有形成分识别网络模型；本发明在Alexnet网络模型的基础上进行了改进，减少了网络训练参数量，能够自动提取图像特征，具有识别率高、识别时间快、泛化能力强的特点，对于辅助医疗诊断、减轻医生负担具有重要的应用前景。
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公开(公告)号：CN115436873B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210949581.8
申请日：2022-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于阵列流形矢量映射的孔径扩展方法、系统、计算机及储存介质，涉及阵列信号处理领域。解决原有内插法映射矩阵会导致白噪声变为色噪声，严重影响信号子空间和噪声子空间的划分，最终影响DOA算法的性能问题。本发明提供一种基于阵列流形矢量映射的孔径扩展方法，所述方法包括：利用阵列采集信号，获取阵列接收数据；根据所述的阵列接收数据获取阵列接收数据的协方差矩阵；利用阵列流形矢量映射方法，获取阵列流形矢量的映射矩阵；根据所述导向矢量的映射矩阵，对阵列接收数据的协方差矩阵进行映射处理，完成矢量映射的孔径扩展。本发明适合应用于DOA估计领域。
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