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[发明专利]一种适用于水声分簇网络的时隙动态调整并发传输方法-CN202010564556.9有效
发明人：朱小辉;杜栓平;张宏滔;熊省军;杜鹏宇 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04W72/0446 文献下载
摘要：本发明主要针对水声分簇式网络的数据传输特点，提出一种适用于水声分簇网络的时隙动态调整并发传输方法，采用并发传输机制，能够有效提升信道的利用率与提升网络吞吐量。采用动态时隙调整机制，能够有效提升在非所有簇成员有数据传输需求下的网络吞吐量，可以易于实现为网络等级高的簇成员优先分配信道与数据优先传输。
一种适用于水声分簇网络动态调整并发传输方法

[发明专利]多体制水声通信网络高效并发传输方法-CN202111344240.X有效
发明人：王超;杜栓平;张宏滔;朱小辉;谢哲;王桢铎;周武 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： H04B13/02 文献下载
摘要：本发明涉及水声通信网络传输领域，具体涉及一种多体制水声通信网络高效并发传输方法，在需要数据传输时本地信道内节点间发送握手信号，获取自身信道特征；同时监听邻信道的信号，获取非自身信道特征；每个本地信道根据自身信道特征和非自身信道特征，以单位能量全网信息传输量最大化为优化目标，确定最优发射声源级和通信速率作为最大网络传输效率的传输策略；每个本地信道根据各自确定的传输策略进行并发数据传输。本发明通过设计控制包内容和发送策略，保证网络内各节点可实时获取信道和网络的状态，用于提升网络信息传输效率；通过设计网络各节点发射声源级和通信体制，实现网络内多条链路同时传输网络信号，最大化网络信息传输效率。
体制通信网络高效并发传输方法

[发明专利]一种假目标干扰下的主动声纳目标辨识性能预报方法-CN202310425271.0在审
发明人：王青翠;王方勇;杜栓平;谷新禹;唐浩 -专利权人：中国船舶集团有限公司第七一五研究所
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明提供了一种假目标干扰下的主动声纳目标辨识性能预报方法，该方法包括以下步骤，步骤1，利用主动声呐获取假目标、真目标的回波数据，对回波数据进行预处理，提取假目标与真目标的多维差异性特征；步骤2，针对影响假目标干扰下的主动声呐目标辨识性能的变量ξ，利用数据统计计算ξ取不同值时，多维差异性特征的类条件概率密度分布函数pf(x|H0)、pf(x|H1)。本发明充分利用假目标与真目标的多维差异性特征，通过计算多维差异性特征联合概率密度分布，结合主动声呐目标辨识预报函数，创新性建立了假目标干扰下的主动声呐目标辨识性能预报曲线，通过查阅曲线即可实现真假目标辨识性能预报，方法简单灵活，易于实现。
一种目标干扰主动声纳辨识性能预报方法

[发明专利]一种基于BELLHOP模型的主动目标回波预测与分析方法-CN202310234863.4在审
发明人：郭小玮;杜栓平;王方勇;郑广赢;朱方伟;程涛 -专利权人：中国船舶集团有限公司第七一五研究所
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明采用基于射线理论的BELLHOP声学工具箱进行声场建模，通过高斯波束跟踪方法，计算水平非均匀环境中的声场。通过将水文条件分别设置为浅海良好水文和深海典型Munk水文，建立不同频率的声源到目标的去程声场模型和不同频率的目标到声源的回程声场模型，得到主动声纳发射脉冲信号经双程水声信道传播和目标发射后到达接收器的仿真信道函数，基于亮点模型输入与双程信道冲激响应的卷积得到目标亮点经海洋信道传播后的变化。
一种基于 bellhop 模型主动目标回波预测分析方法

[发明专利]深层卷积神经网络水中目标螺旋桨参数估计方法-CN202211452076.9在审
发明人：罗兆瑞;杜栓平;陈越超 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本申请揭示了一种深层卷积神经网络水中目标螺旋桨参数估计方法，包括以下步骤：基于残差网络构建用于DEMON谱图参数估计的深层卷积神经网络模型，构建过程包括构建基本模块1、基本模块2和基本模块3，然后在基本模块1、基本模块2和基本模块3的基础上构建深层卷积神经网络模型；对建立的深层卷积神经网络模型进行训练；应用深层卷积神经网络模型对被动目标DEMON谱图数据进行处理，估计目标螺旋桨参数。本发明提供的深层卷积神经网络水中目标螺旋桨参数估计方法，通过仿真数据训练得到的深层卷积神经网络，综合利用目标辐射噪声中的信息，能够在螺旋桨谐波组信噪比较低或部分缺失的情况下直接估计出螺旋桨的轴频和桨叶数，提高了估计性能和效率。
深层卷积神经网络水中目标螺旋桨参数估计方法

[发明专利]一种基于深度卷积神经回归网络的常规波束形成学习方法-CN202211480032.7在审
发明人：陈越超;杜栓平;尚金涛;罗兆瑞;王庆;陈孝森 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经回归网络的常规波束形成学习方法，包括：步骤1，获取数据集，包括若干数据对，任一数据对包括阵元域频域数据和对应的空间能量谱；步骤2，对阵元域频域数据进行特征预提取，得到阵元域频域特征，构建样本集；步骤3，构建以阵元域频域特征为输入、对应的空间能量谱为目标输出的深度卷积神经网络模型；步骤4，基于样本集对深度卷积神经网络模型进行训练；步骤5，将未知阵元域频域数据进行特征预提取后，输入至训练后的深度卷积神经网络模型中，输出预测的空间能量谱。本发明所提方法和模型是一种独立于当前阵列信号处理方法之外的常规波束形成框架，具有自主学习进化、高效并行计算等特点。
一种基于深度卷积神经回归网络常规波束形成学习方法

[发明专利]一种基于多尺度深度卷积神经回归网络的被动高分辨处理方法-CN202211472529.4在审
发明人：陈越超;杜栓平;王庆;陈孝森;罗兆瑞;王青翠 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01S15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度深度卷积神经回归网络的被动高分辨处理方法，包括：步骤1，构建训练样本集，所述训练样本集中任一训练样本包括三维阵元域频域数据xsample和对应的真实高分辨空间能量谱标签ylable；步骤2，基于训练样本构建多尺度深度卷积神经回归网络模型；步骤3，构建关于多尺度深度卷积神经回归网络模型的加权增强损失函数；步骤4，基于训练样本集和加权增强损失函数训练多尺度深度卷积神经回归网络模型；步骤5，将新的三维阵元域频域数据作为输入，通过训练后的多尺度深度卷积神经回归网络模型得到预测的高分辨空间能量谱。
一种基于尺度深度卷积神经回归网络被动分辨处理方法

[发明专利]一种基于滑动窗深层卷积神经网络和增强学习的被动目标线谱特征提取方法-CN202211297362.2在审
发明人：陈越超;杜栓平;罗兆瑞;叶思懋;王青翠 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于滑动窗深层卷积神经网络和增强学习的被动目标线谱特征提取方法,该方法包括，S1，构建LOFAR谱图训练/验证样本集；S2，基于Pytorch框架构建滑动窗深层卷积神经网络模型；S3，构造模型训练损失函数；S4，设计模型训练优化器及参数设置策略；S5，利用S1构建的LOFAR谱图训练/验证样本集，结合S3设计的损失函数和S4设计的模型训练优化器及参数设置策略，对S2构建的滑动窗深层卷积神经网络模型进行反复迭代训练。本发明具有较强非线性关系映射能力，同时线谱增强学习架构下的模型训练提升了模型弱特征捕捉能力，处理结果具有较高的宽容性。
一种基于滑动深层卷积神经网络增强学习被动目标线谱特征提取方法

[发明专利]被动声纳宽带警戒长历程显示方法及装置-CN202111634649.5有效
发明人： 杜栓平;潘以晖 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F3/04812 文献下载
摘要：本发明涉及一种被动声纳宽带警戒长历程显示方法及装置，属于被动声纳技术领域，方法包括构建三显示预存对象，构建包括长历程图、方位刻度标尺、时间刻度标尺和纵向滚动条的图形要素、纵向滚动条设置移动滑块与后台缓存数据处理关联，检测结果数据接收，后台缓存数据处理，长历程图显示、方位刻度标尺显示、字符信息显示和时间刻度尺显示，本发明采用了显示数据与后台缓存数据分离的模式，且后台双缓存，同时通过时间信息同步存储以及数据压缩显示的方法，提高了被动历程的时间跨度，实现了长历程的显示，可获取高时间增益效果的方位历程图。
被动声纳宽带警戒历程显示方法装置

[发明专利]一种齿鲸运动声纳探测信号分析方法-CN202210588602.8在审
发明人：王青翠;王方勇;杜栓平 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种齿鲸运动声纳探测信号分析方法，包括以下步骤：步骤1：搭建齿鲸运动声纳探测实验系统；步骤2：开展齿鲸运动声纳探测实验；步骤3：接收视频采集模块采集的视频信号，截取齿鲸有游动探测目标行为的时间段；步骤4：接收声音采集模块采集的阵元数据，截取齿鲸游动探测目标时间段内的阵元信号，通过阵处理得到齿鲸运动探测目标的发声信号x(t)；步骤5：对齿鲸游动探测目标的视频信号进行分析，分析齿鲸游动探测目标时的行为轨迹，总结齿鲸游动探测目标的行为规律；步骤6：对齿鲸游动探测目标的发声信号x(t)进行分析；步骤7：联合分析齿鲸在游动探测目标时的发声信号和行为轨迹，总结齿鲸运动探测目标发声‑运动联动规律。
一种齿鲸运动声纳探测信号分析方法

[发明专利]基于压制式干扰与目标多维差异性特征的联合检测方法-CN202210559190.5在审
发明人：王庆;王方勇;杜栓平;尚金涛;陈孝森;陈越超 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一五研究所
申请日： 2022-05-22 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于压制式干扰与目标多维差异性特征的联合检测方法，对于被动声纳目标，所述方法构造频域聚焦矩阵对频域基阵数据进行加权处理，得到导向功率谱密度矩阵；基于导向最小方差准则构建自适应波束形成最优权系数，获得自适应加权的波束域频域数据；遍历所有波束，提取多维差异性特征，并基于多维差异性特征得到联合检测结果。本发明提高压制式干扰下弱目标的抗干扰处理增益，有效减少压制式干扰的盲区范围，大大提高压制式水声对抗干扰环境下被动声纳目标的探测效能；通过仿真与海试试验数据对此方法进行了验证，本方法在压制式干扰下的弱目标检测能力明显优于传统能量检测方法，并且有效减少压制式干扰下的探测盲区范围。
基于压制干扰目标多维差异性特征联合检测方法

[发明专利]一种主动声呐目标径向尺度宽容性估计方法-CN202210458251.9有效
发明人：谷新禹;杜栓平;王方勇;朱辉庆;李帝水 -专利权人：杭州应用声学研究所（中国船舶重工集团公司第七一五研究所）
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明属于主动声呐信号处理领域，主要针对现有径向尺度估计方法受随机干扰影响大，稳定性差，估计精度低的问题，而提出了一种主动声呐目标径向尺度宽容性估计方法，通过建立海洋信道中目标回波的时间扩展模型，揭示回波时间展宽随入射角和径向尺度变化的演变规律，分别提出基于宽带回波包络边缘特性的高精度径向尺度提取方法以及基于时间重心统计的稳定回波时延扩展特征提取算法，构建适配目标特征起伏程度的特征融合准则，实现径向尺度的宽容性估计，该方法性能稳定，估计精度高，环境适应性强，经海试数据验证，径向尺度估计均方误差小于6米，有效解决了实际海洋多途信道与体目标时间扩展解耦难、目标尺度估不准的难题。
一种主动声呐目标径向尺度宽容估计方法

[发明专利]一种主动声呐目标动静辨识方法-CN202210458299.X有效
发明人：谷新禹;王方勇;杜栓平;朱辉庆;李帝水 -专利权人：杭州应用声学研究所（中国船舶重工集团公司第七一五研究所）
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明属于主动声呐信号处理领域，主要针对传统测速方法受海洋信道、混响、杂波干扰等影响而准确率较低且不稳定的问题，提出了一种主动声呐目标动静辨识方法，利用回波与混响特征分布差异性，突破了平台运动、信道频散效应、海洋混响对目标运动速度估计的影响，提高了目标动静辨识和速度估计的准确性。经仿真分析与试验数据验证，该发明提出的目标动静辨识方法可以高精度估计出目标运动状态和速度，能够提高实际环境下的识别正确率和宽容性，为主动目标探测与识别设备研制提供技术基础。
一种主动声呐目标动静辨识方法

[发明专利]一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法-CN202210370965.4有效
发明人：王青翠;王方勇;杜栓平;李帝水 -专利权人：杭州应用声学研究所（中国船舶重工集团公司第七一五研究所）
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01S15/89 文献下载
摘要：本发明涉及一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法，包括步骤如下：首先接收主动声呐阵元数据，预处理生成全波束时域数据；然后将全波束时域数据分成L段，分别进行FFT处理得到L幅运动特征谱，对运动特征谱进行谱线搬移和二维归一化处理；接着在归一化后的运动特征谱上进行运动特征孤立点检测，根据运动特征孤立点的坐标位置，换算得到目标的方位、距离和径向速度值；最后重构全景接触目标快速辨识画面。本发明提供的主动声呐全景接触目标快速辨识方法，利用目标与静态混响在运动特征谱上的分布差异性，可有效抑制全景静态混响/杂波，实现对水下感兴趣目标的快速辨识，大幅缩短了感兴趣目标发现时间，显著提高了探测效率，处理方法简单，可靠性高。
一种主动声呐全景接触目标快速辨识方法

[发明专利]基于多物理特征的主动声呐目标识别方法-CN202210436332.9有效
发明人： 杜栓平;王方勇;唐浩;朱辉庆;李帝水;谷新禹 -专利权人：杭州应用声学研究所（中国船舶重工集团公司第七一五研究所）
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G01S15/88 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多物理特征的主动目标识别方法，首先通过初筛快速筛选出疑似目标，然后对疑似目标进行径向速度、径向尺度、多回波相似度、亮点结构、调频回波子带相关性、回波相位等多物理特征提取，根据专家知识构建综合判别准则，最后通过模糊逻辑分类系统实现对水下目标高置信度识别。本发明提出的初判与精判相结合的探辨一体化主动目标识别方法，可有效解决主动声呐高虚警问题，显著提升探测效能；同时通过互补性和关联性地运用目标多物理特征，有效提高了目标识别正确率和宽容性。
基于物理特征主动声呐目标识别方法

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