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[发明专利]一种中心对称声矢量圆阵快速空间谱压缩超分辨方位估计方法-CN201910909453.9有效
发明人：时洁;李赫颖;杨德森;时胜国;张宇涵;李志超;朱中锐;柳艾飞 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明提供一种中心对称声矢量圆阵快速空间谱压缩超分辨方位估计方法，首先将声矢量圆阵上、下半个圆环的传感器分别按特定顺序排列，采集声信号，构造出满足的导向矢量；然后根据声矢量传感器的平均声强抗噪原理，采用声压振速联合处理的方法构建出协方差矩阵，降低了矢量阵导向矢量矩阵维度同时改善了抗噪能力；随后根据真实源和与真实源相差180度的虚拟源的空间谱构造出一个新的空间谱函数进行半谱搜索，实现了对声矢量圆阵空间谱的压缩；最后通过本发明构造的判别式快速地判别出真实的声源方位。本发明首次实现了对矢量圆阵的空间谱进行压缩，在保证高分辨率的同时极大的提高了运算效率，实现了声矢量圆阵的快速高效的超分辨率方位估计。
一种中心对称矢量快速空间压缩分辨方位估计方法

[发明专利]一种基于MDL准则的目标个数和目标角度估计方法-CN202010198101.X有效
发明人： 柳艾飞;郭韩俊;杨德森;莫世奇 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-03-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明提供一种基于MDL准则的目标个数和目标角度估计方法，属于阵列信号处理领域。本发明的优点是在非均匀噪声情况下，能实现目标个数和目标角度的正确估计。本发明的主要步骤为：首先以目标个数和白化向量为未知参数，建立以最小化描述长度(MDL)为准则的目标函数；利用遗传算法求解MDL目标函数的最小值，从而得到目标个数的估计值和白化向量的估计值；然后利用白化向量的估计值白化接收信号协方差矩阵；最后，根据白化后的协方差矩阵、白化向量的估计值以及目标个数的估计值，实现目标角度的准确估计。
一种基于 mdl 准则目标个数角度估计方法

[发明专利]一种声矢量圆阵相干目标方位估计方法-CN201910194811.2有效
发明人：时胜国;李赢;杨德森;朱中锐;柳艾飞;时洁;方尔正;莫世奇;张揽月;胡博 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明提供的是一种声矢量圆阵相干目标方位估计方法。构建声压P(t)与振速Vx(t)、Vy(t)的互协方差矩阵Rx和Ry，将两个互协方差矩阵堆叠获得新的矩阵Rxy＝[Rx，Ry]T；将矩阵Rxy进行奇异值分解，得到最大奇异值对应的左奇异向量u1；将空间方位角平面进行离散化得到空间角度集合Θ，构建过完备基B(Θ)，建立稀疏求解框架min||∑||1+ε||u1‑B(Θ)∑||2，通过求解的∑得到空间谱，通过谱峰位置估计目标方位。仿真分析及试验结果表明，该方法可有效解决入射信号相关性大或相干、目标在空间方位上角度间隔较小，环境噪声大等情况下的方位估计问题。而且，该方法无需估计噪声功率或者信号数目，为声矢量圆阵相干目标的远程被动测向问题提供了有效方法，具有良好的应用前景。
一种矢量相干目标方位估计方法

[发明专利]一种基于深度神经网络与子空间原理的测向方法-CN202210525049.3在审
发明人： 柳艾飞;高徐裕;熊宇涛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-05-14 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络与子空间原理的测向方法，首先构建具有多个阵元的阵列，得到阵列观测数据向量，然后估计并补偿幅度误差，构造不包含相位信息的向量；再构造协方差矩阵，获得由数据‑标签对组成的训练数据‑标签集合；利用训练数据‑标签集合训练深度神经网络；经过测试后，利用联合迭代方式获得目标角度细估计值。本发明提升了深度神经网络的泛化能力，获得了稳健高精度的目标角度估计，可以应用于阵列幅相误差条件下的目标探测。
一种基于深度神经网络空间原理测向方法

[发明专利]一种稀疏表示模型下优化正则参数的目标角度估计方法-CN201911020830.X有效
发明人： 柳艾飞;徐付佳;李松;杜博洋 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明属于信号处理领域，公开了一种稀疏表示模型下优化正则参数的目标角度估计方法，包括：从M个传感器阵列获取T次采样数据；设定目标所在角度空域范围[θd，θu]，将目标所在角度空域范围等间隔划分为N个角度；设为将目标所在角度空域范围等间隔划分为N个角度后所对应的第n个角度值，根据获得过完备阵列流形矩阵构造目标函数：根据集中度对目标函数中的正则参数μ进行选取，得到优化的正则参数μopt；根据优化的正则参数μopt，对目标角度进行估计，得到目标角度的估计值。本发明提出稀疏表示向量的集中度来优化正则参数，保证目标角度估计的正确性，并且不需要已知噪声的统计特性。
一种稀疏表示模型优化正则参数目标角度估计方法

[发明专利]一种双向长短时记忆神经网络水面目标识别方法-CN201910194814.6有效
发明人：李思纯;杨书钰;杨德森;梁静涵;时胜国;方尔正;洪连进;莫世奇;张揽月;胡博;时洁;朱中锐;柳艾飞;李松;张昊阳;田迎泽 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-03-14 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明提供的是一种双向长短时记忆神经网络水面目标识别方法。1：将矢量声纳接收到的矢量信号进行预处理；2：将预处理后的训练样本集输入双向长短时记忆神经网络中，进行网络预训练；3：将预训练的输出结果与输入样本的实际输出进行比较，通过自适应的方法对网络参数进行微调；4：将经过同样预处理后的测试样本集输入参数自适应调整后的双向长短时记忆网络中，对网络进行评估；5：将经过同样预处理后的待分类样本集输入参数最优化的双向长短时记忆网络中，得到分类结果。本发明克服了由于人工提取特征导致信息丢失的问题，避免了人工提取特征步骤的繁琐复杂，也减少了人工提取特征所需的时间。通过多隐层的神经网络可以提高样本正确识别率。
一种双向短时记忆神经网络水面目标识别方法

[发明专利]一种声矢量传感器测向方法-CN201811407852.7有效
发明人： 柳艾飞;杨德森;时胜国;李思纯;李赢 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明公开了一种声矢量传感器测向方法，具体为利用单个声矢量传感器对处于海洋环境噪声场中的目标进行稳健的高精度测向。本方法通过声矢量传感器实现，所述的声矢量传感器由声压传感器和三个振速传感器空间共点组成，同时测量声压及x、y、z方向的三个振速分量。本发明的具体过程为首先利用接收信号协方差矩阵第一主特征向量的Hadamard积构造空间谱，从而消除通道相位误差对测向结果的影响，然后利用解模糊操作得到无模糊的测向结果。本发明的效果不受通道相位误差的影响，具有较强的稳健性，保证了在通道相位误差条件下，此测向方法仍具有较高的估计精度，有助于实现单矢量传感器高精度测向技术的实用化。
一种矢量传感器测向方法

[发明专利]声矢量传感器阵列自适应波束形成方法、系统及存储介质-CN202110080576.3有效
发明人：李中;柳艾飞;朱春丽;黄若琳;尹丰;莫世奇;杨金丽;钟雨桐 -专利权人：中国海洋石油集团有限公司;中海油研究总院有限责任公司;哈尔滨工程大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G01H3/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种声矢量传感器阵列自适应波束形成方法、系统、计算机设备及存储介质，其包括：声矢量传感器阵列在水下环境噪声场中接收远场窄带信号；根据接收的远场窄带信号，计算协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征分解，得到个特征值和特征向量；估计协方差矩阵的信号子空间维度为p；采用前p个大特征值对应的特征向量，构成信号子空间矩阵；将期望信号角度θ0处的矢量传感器阵列导向向量投影到信号子空间上得到投影后的导向向量；根据投影后的导向向量构造阻塞矩阵；根据阻塞矩阵计算波束形成权值向量。本发明利用声矢量传感器进行自适应波束形成，达到了抑制噪声和干扰，提高信干噪比；主要应用于水下弱目标的被动探测。
矢量传感器阵列自适应波束形成方法系统存储介质

[发明专利]一种单矢量传感器增秩MUSIC测向技术-CN201810165467.X有效
发明人： 柳艾飞;杨德森;时胜国;朱中锐 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明公开了一种单矢量传感器增秩MUSIC测向技术，属于传感器信号处理技术领域。MUSIC测向技术估计误差小，精度高，它要求声矢量传感器接收的海洋环境噪声的协方差矩阵为单位阵。在海洋环境噪声场中，声矢量传感器的声压通道和振速通道接收到的海洋环境噪声功率并不相等，导致MUSIC测向技术在水下目标探测中无法得到应有的高精度估计。本发明发现声矢量传感器的声压通道和振速通道接收到的环境噪声功率不一致性引起一个虚源。为保证目标导向矢量和噪声子空间的正交性，本发明把此虚源的导向矢量归于信号子空间而非噪声子空间。在较低信噪比下，本发明仍旧具有尖锐的空间谱峰和较小的估计误差。本发明可用于解决海洋环境噪声中对弱目标的被动测向问题。
一种矢量传感器 music 测向技术

[发明专利]一种声矢量传感器幅度加权MUSIC测向方法-CN201810164749.8有效
发明人： 柳艾飞;杨德森;时胜国;朱中锐 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01S3/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种声矢量传感器幅度加权MUSIC测向方法，属于传感器信号处理技术领域，具体为利用单个声矢量传感器对处于海洋环境噪声场中的目标测向。本方法通过声矢量传感器实现，所述的声矢量传感器由声压传感器和三个振速传感器空间共点组成，同时测量声压及x、y、z方向的三个振速分量。本发明联合估计目标角度和声压通道与振速通道的环境噪声功率，补偿掉了声压和振速通道环境噪声功率的不一致性，保证了在低信噪比条件下，此测向方法仍具有较高的估计精度和分辨力。同时解决了已有MUSIC测向技术在海洋环境噪声场中应用时旁瓣高、主瓣胖、无法分辨两个目标的难题，可有效用于解决海洋环境噪声场中对弱目标以及双目标的被动测向问题。
一种矢量传感器幅度加权 music 测向方法

[发明专利]一种基于张量分解的矢量水听器阵列方位估计方法-CN201911127139.1在审
发明人：李松;陈哲;杨德森;莫世奇;方尔正;时洁;柳艾飞;李思纯;时胜国;洪连进;张揽月;胡博;朱中锐;张昊阳;陈广智 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G01S3/802 文献下载
摘要：本发明提供一种基于张量分解的矢量水听器阵列方位估计方法，步骤1：构建矢量水听器的声压和振速分量组成的方向矢量；步骤2：构建矢量水听器阵列的时延矢量；步骤3：将矢量水听器阵列的方向矢量以及时延矢量重构成新的阵列流形张量；步骤4：将矢量水听器阵列接收到的矢量信号重构成张量信号，并对张量信号进行分解和截断处理；步骤5：利用新的阵列流形张量和噪声子空间进行空间谱搜索，空间谱的峰值对应的角度就是入射信号的方位角和俯仰角。本发明解决了传统的方位估计方法在低信噪比时方位估计精度低的缺点，该侧向方法在低信噪比的条件下具有更好的噪声抑制能力，此测向方法具有较高的方位估计精度。
一种基于张量分解矢量水听器阵列方位估计方法

[发明专利]一种平面障板条件下单矢量水听器信号检测方法-CN201910938268.2在审
发明人：朱中锐;方勃懿;秦松磊;洪连进;方尔正;时洁;柳艾飞 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：本发明属于水声技术领域，公开了一种平面障板条件下单矢量水听器信号检测方法，包含如下步骤：步骤(1)：建立平面空腔障板的传递矩阵，根据传递矩阵及边界条件得到平面空腔障板的反射系数R；步骤(2)：根据反射系数R建立平面空腔障板条件下矢量水听器接收的单频信号模型和矢量水听器接收的宽带信号模型；步骤(3)：求出各向同性噪声干扰背景下矢量水听器接收的单频信号和各向同性噪声干扰背景下矢量水听器接收的宽带信号；步骤(4)：将步骤(3)中所得的信号变换到频域，得到相应的谱，声压振速互谱后作平均，得到平均周期图的复声强输出，再用复声强器进行信号检测；步骤(5)：用ROC曲线对复声强器取实部检测和取模检测的性能进行评估。
矢量水听器障板平面空腔声强传递矩阵单频信号反射系数宽带信号信号检测噪声干扰边界条件水声技术信号变换取实部周期图检测频域取模声压振速输出评估

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