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[发明专利]利用集成学习和联合分类器的水下慢速小目标分类方法-CN202310623868.6在审
发明人：刘雄厚;赖凯;杨益新;孙超;卓颉;王艺为 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明提出利用集成学习和联合分类器的水下慢速小目标分类方法，利用集成算法对SVDD‑SVM联合分类器进行优化得到SVDDe‑SVMe，然后将跟踪轨迹特征量送入SVDDe‑SVMe并结合SVDDe‑SVMe的决策机制得到分类结果。本发明的基本原理和实施方案经过了实测数据和蒙特卡洛试验的验证，有效提高分类结果的准确性和稳健性。本发明中所提利用集成学习和联合分类器的水下慢速小目标分类方法相较于传统方法具有更高的精确性和稳健性。
利用集成学习联合分类水下慢速目标方法

[发明专利]混响背景下基于多帧着色的慢速小目标轨迹检测方法-CN202310658185.4在审
发明人：刘雄厚;赵亚聪;孙超;杨益新;卓颉;翟清越 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01S17/06 文献下载
摘要：本发明提出混响背景下基于多帧着色的慢速小目标轨迹检测方法，采用GMM方法或RPCA方法，再通过直接拼接方式或择大拼接方式，获得拼接张量。对拼接张量进行着色处理，得到彩色轨迹检测结果。本发明利用慢速小目标的帧间位置徙动连续性与动态混响的帧间位置随机性和静态混响的帧间位置不变性检测目标连续轨迹。本发明的检测结果中静态混响和动态混响被着以单颜色，目标连续轨迹以颜色渐变条带表征。本发明的基本原理和实施方案经过合成数据处理结果的验证，结果表明：与传统方法相比，本发明所提的彩色轨迹检测方法充分利用了慢速小目标轨迹与动态混响和静态混响的帧域差异，具有更佳的连续轨迹检测性能。
混响背景基于着色慢速目标轨迹检测方法

[发明专利]声学探杆水下伸展装置-CN202211714132.1在审
发明人：雷波;汪勇;杨益新 -专利权人：西北工业大学青岛研究院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01S7/521 文献下载
摘要：本发明公开了声学探杆水下伸展装置，包括安装座，所述安装座的内壁固定安装有定位环。本发明通过电动伸缩杆和其底部定位角锥的设置，通过电动伸缩杆的升降可带动装置整体的升降变化，继而改变声学探杆本体的伸展位置，且在此基础上，可通过第一伺服电机的通电工作，在电动伸缩杆的基础上增添对限位套管的位置调节性，在装置双重调节的作用下，使得声学探杆本体不仅具备良好的伸展调节使用性，也确保了其使用时的稳定性，通过微型电动伸缩杆的升降工作，可带动第一伸展架和第二伸展架的展开活动，回收时第一伸展架和第二伸展架通过升降环的活动进行收拢，以方便设备的回收，也是对声学探杆本体起到范围性的保护作用，维持装置探测工作的精确性。
声学探杆水下伸展装置

[发明专利]一种稳健的基于线谱多普勒频移估计运动声源速度的方法-CN202310355027.1在审
发明人： 杨益新;梁宁宁;周建波 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01S11/14 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种稳健的基于线谱多普勒频移估计运动声源速度的方法，方法包括：初始化计算参数，所述计算参数包括窗函数长度、傅里叶变换长度以及重叠长度；根据计算参数执行短时傅里叶变换，以得到接收信号的STFT时频谱图；根据STFT时频谱图计算出未迭代时的多普勒有关参数，所述多普勒有关参数包括线谱频率、速度、正横时刻和正横距离；根据STFT时频谱图计算时频能量聚集度；根据DopplerCT时频分析算法对多普勒有关参数进行迭代处理；当达到迭代停止要求后，输出最终的多普勒有关参数。本发明显著提升了低信噪比环境下运动声源速度、正横距离等多普勒有关参数估计过程的稳健性。
一种稳健基于线谱多普勒频移估计运动声源速度方法

[发明专利]一种基于深度和声速扫描的高精度单波束测深方法-CN202110519179.1有效
发明人：刘雄厚;李炎桦;孙超;杨益新;卓颉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01S15/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度和声速扫描的高精度单波束测深方法，本发明采用单个发射阵元发射和单个接收阵元发射并采集覆盖一定带宽(该带宽由系统的有效带宽决定)的信号，从回波中提取多组频域子带分量，先粗略计算深度和声速的取值范围，再采用高分辨谱估计方法对多组频域子带分量沿着深度维和声速维进行扫描处理，在深度和声速的取值范围内获得深度‑声速二维扫描输出，通过提取二维输出峰值处的深度值获得高精度测深结果。本发明的基本原理经过了理论推导，实施方案经过了计算机数值仿真的验证，其结果表明本发明提出的方法可以比传统方法获得更高的深度估计精度。
一种基于深度声速扫描高精度波束测深方法

[发明专利]利用轨迹特征和联合分类器的水下慢速小目标分类方法-CN202310452264.X在审
发明人：刘雄厚;赖凯;杨益新;孙超;卓颉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V20/05 文献下载
摘要：本发明提出利用轨迹特征和联合分类器的水下慢速小目标分类方法，通过对轨迹进行特征提取计算特征量，然后将特征量输入预先训练的SVDD‑SVM联合分类器，最后利用投票准则对联合分类器输出进行综合评判得到分类结果。所提基于联合分类器的分类方法具有优于传统分类器的召回率和精准率，可在一定程度上解决小样本、类不平衡导致的分类难题。本发明所提取的利用跟踪轨迹特征和联合分类器的水下慢速小目标分类方法具有更高的召回率、精确率：对蛙人目标的平均召回率可达86％，平均精确率可达87％。SVDD‑SVM对UUV目标的平均召回率可达85％，平均精确率可达86％，可缓解水下慢速小目标由于特征不稳定、样本数据少、类不平衡所导致的分类性能下降的情况。
利用轨迹特征联合分类水下慢速目标方法

[发明专利]基于角度-时延-多普勒三维解卷积的混响抑制方法-CN202310464641.1在审
发明人：刘雄厚;赵亚聪;杨益新;孙超;卓颉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G01S7/537 文献下载
摘要：本发明提出基于角度‑时延‑多普勒三维解卷积的混响抑制方法，向目标探测区域发射窄带脉冲，然后使用一组载有不同多普勒频移的匹配滤波器处理阵元回波，得到时延‑多普勒二维输出；对阵元的时延‑多普勒二维输出进行常规波束形成，得到角度‑时延‑多普勒三维输出；获得角度‑时延‑多普勒三维波束图，取其绝对值，作为R‑L算法的点扩散函数；将角度‑时延‑多普勒三维输出的绝对值和点扩散函数作为三维R‑L算法的输入，选定迭代次数，根据解卷积公式计算混响抑制结果。本发明利用目标回波与强混响在角度、时延、多普勒三维上的固有能量分布差异抑制混响，提高多维分辨能力，抑制多维旁瓣能量泄漏，同时抑制水底、水面混响。
基于角度时延多普勒三维卷积混响抑制方法

[发明专利]基于特征融合和残差CNN的水声目标识别方法-CN202310204176.8在审
发明人：汪勇;姚琦海;杨益新 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征融合和残差CNN的水声目标识别方法，整个过程先通过提取MFCC和GFCC特征，并经过领域成分分析法实现特征降维，将降维后的两种特征融合后，输入残差CNN模型用于训练。本发明在ResNet18模型的基础上，搭建和训练残差CNN模型，并对比了单独输入MFCC和GFCC特征的SVM、GRNN、3_CNN和ResNet18模型，结果表明，将特征融合参数作为输入特征，训练残差CNN模型，由于该方法充分发挥了特征融合技术的丰富信息优势和残差CNN的特征挖掘能力，所以，相比其它模型，MFCC‑GFCC‑ResNet18模型的识别结果较好，在无噪声场景中，达到了97.52％的识别准确度，并且在低信噪比下也可实现有效识别，在0dB时，仍可达到90.15％的识别准确度。
基于特征融合 cnn 目标识别方法

[发明专利]基于相位模态理论的高阶声场传感器阵列的方位估计方法-CN202011275227.9有效
发明人：汪勇;刘砚鸣;杨益新;杨龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S5/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相位模态理论的高阶声场传感器阵列的方位估计方法，属于信号处理、水声测量领域。采用基于相位模态理论的高阶声场传感器作为阵元，利用每个阵元的多维输出搭建长矢量及张量信号模型，分别使用MUSIC和张量MUSIC进行DOA估计。相较于矢量传感器，阵元的物理结构较为简单，而且可以通过增加声压传感器数目来获取更高阶的信号。相较于矢量水听器阵列，高阶声场传感器阵列对多目标有更好的分辨能力，而且在成功分辨的情况下有更小的均方误差。
基于相位理论声场传感器阵列方位估计方法

[发明专利]一种基于迁移学习的小样本垂直阵目标距离估计方法-CN202110511977.X有效
发明人：汪勇;姚琦海;杨益新 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S11/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于迁移学习的小样本垂直阵目标距离估计方法，卷积神经网络是深度神经网络中的一种，并已大量应用于水声目标的分类和定位中。对于不同领域，传统机器学习将其独立训练模型，无法直接应用在其它环境中。为了充分利用已知海域的大量水声数据，并将其迁移到陌生海域中，实现强干扰下目标声源的距离估计，本发明给出了一种基于卷积神经网络的迁移学习模型的声源距离估计方法。以声压场复声压为特征，建立迁移学习模型，利用卷积神经网络训练已知海域的大量样本，建立对应的预训练模型，将小样本水声数据再训练模型，对该小样本海域的其它样本进行距离估计。
一种基于迁移学习样本垂直目标距离估计方法

[发明专利]一种基于单矢量水听器的浅海水面水下目标判决方法-CN202110531162.8有效
发明人：周建波;杨益新 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-05-16 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于单矢量水听器的浅海水面水下目标判决方法，将简正波分离技术与现有方法相结合，打破了现有方法要求波导中只能存在两阶传播简正波这一苛刻限制。由于实际波导中声速在垂直方向上的非均匀性，前两阶模态组合贡献下垂直声能流正负号往往是与距离有关的，很难应用于判定水面目标与水下目标，针对这一问题，本发明给出了基于任意两阶模态或者三阶模态组合垂直声能流的水面目标与水下目标判定方法，突破了现有方法的缺陷，在实际中具有更强的应用价值。所提方法只需要单个矢量水听器，试验成本低、试验布放回收容易，计算代价低，容易在无人移动平台上实现，具有很强的工程应用前景。
一种基于矢量水听器浅海水面水下目标判决方法

[发明专利]一种大陆架斜坡海域水下目标方位估计方法-CN202110523108.9有效
发明人：周建波;杨益新 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明涉及一种大陆架斜坡海域水下目标方位估计方法，针对斜坡海域水下目标方位估计这一问题，将简正波模态分离这一技术应用于斜坡海域水平阵接收信号，分离不同阶模态，然后剔除受水平折射影响大的高阶模态，保留受水平折射影响小的低阶模态，由于低阶模态近似沿着声源与接收点连线方向传播，所以所提方法能够显著改善目标方位估计误差。仿真结果表明，典型实际海洋环境下，相对于传统方法，本发明能够将目标方位估计误差从7.7度减小到1.5度。本发明有望能够为斜坡海域水下目标方位估计提供技术支撑。
一种大陆架斜坡海域水下目标方位估计方法

[发明专利]一种基于霍夫变换的目标空间特征提取及融合定位方法-CN202310353011.7在审
发明人：王璐;杨益新;方世良;杨龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S5/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于霍夫变换的目标空间特征提取及融合定位方法，方法包括：获取并处理各基阵阵元的时域数据，构造每个基阵带宽内所有子带的导向响应功率谱图，并对其进行子带峰值提取；根据子带峰值分布图上的非零点构造数据矩阵，对数据矩阵进行霍夫变换，构造子带积累矩阵和子带映射关系矩阵，对带宽内子带积累矩阵进行二次积累，得到宽带积累矩阵，对子带映射关系矩阵中的对应元素进行合并，得到宽带映射关系矩阵；检测宽带积累矩阵中的最大值，根据映射关系，对最大值所在的点对应的值进行恢复，得到宽带峰值分布图；将各基阵宽带峰值分布图进行叠加，得到交叉结构，通过交叉结构确定目标定位结果。通过特征融合和霍夫变换，提升了定位准确度。
一种基于变换目标空间特征提取融合定位方法

[发明专利]基于模态调频小波变换的单水听器信号模态波形分离方法-CN202310303033.2在审
发明人： 杨益新;梁宁宁;周建波 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于模态调频小波变换的单水听器信号模态波形分离方法，方法包括：采集水听器信号；对水听器信号进行处理，以得到声源的时域信号；将声源的时域信号利用模态调频小波变换得到声源信号的时频图；在时频图中选中需要的某阶模态所在区域进行时频域滤波，以得到选中的某阶模态的时频图；将选中的某阶模态的时频图利用逆模态调频小波变换得到该阶模态的时域波形。不仅能够稳健的分离出单水听器接收信号中包含的各阶模态的时域波形，为进一步进行参数估计提供便利，而且对于时频域滤波过程中模态范围的选择不敏感，受到时频域滤波范围变化的影响显著更小，更有可能得到准确的模态波形，有利于提高后续参数估计的准确度。
基于调频变换单水听器信号波形分离方法

[发明专利]一种双基地声纳运动目标序贯检测方法-CN202310219122.9在审
发明人：雷波;杨益新;李安琪 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01S7/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种双基地声纳运动目标序贯检测方法，属于水声探测技术领域，该双基地声纳运动目标序贯检测方法的步骤包括：接收双基地声纳运动目标序贯检测装置发出的含有强直透波干扰的信号并对所接收的信号进行数据处理；使用目标跟踪中的扩展卡尔曼滤波方法实现双基地声纳区域内的目标检测；利用所得的多径时延联合估计值计算得到似然比比值，利用所得的似然比比值与检测门限进行比较，得到目标有无的检测结果。本方法实现了强直透波干扰下的双基地声纳系统运动目标检测；相比现有的方法，本发明可以利用多次接收信号和目标运动信息的结合，提高参数估计值的准确度，使得强干扰下微弱目标信号的检测率提高。
一种基地声纳运动目标检测方法

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