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[发明专利]一种海杂波空间相关性分析方法-CN202011271506.8有效
发明人： 胡居荣;郑晨晨;高放 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种海杂波空间相关性分析方法，首先将原始信号稀疏化处理，其次采用观测矩阵对数据进行压缩，剔除数据中冗余部分保留重要信息，最后进行海杂波的信息重构，从少量的测量信息中恢复原始的海杂波信息，再进行空间相关性的计算，减少了使用传统空间相关性计算方法时所采用的计算量。
一种海杂波空间相关性分析方法

[发明专利]基于模糊逻辑的多输入多输出雷达目标定位方法-CN202210019246.8在审
发明人： 胡居荣;曾保;陈磊;孙永若;李旭杰 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于模糊逻辑的MIMO雷达目标定位方法。根据MIMO雷达的多个接收天线接收到目标反射的回波信号，经匹配滤波等信号处理后估计出多个目标参数估计结果；建立模糊集合，选取模糊基函数，构建模糊逻辑系统；利用模糊逻辑系统对多个目标参数估计结果进行训练得到模糊系统表达式；将模糊逻辑系统表示出线性集合并求出模糊逻辑系统的最优解，得到目标定位结果。本发明的优点：引入学习机制，利用模糊逻辑提高对目标参数估计结果不可靠和不精确容忍度，有效减少噪声对目标定位的影响，提高目标定位精度。将模糊逻辑系统表示出线性集合并求出模糊逻辑系统的最优解。
基于模糊逻辑输入输出雷达目标定位方法

[发明专利]一种MIMO雷达的参数估计方法-CN201911281621.0有效
发明人： 胡居荣;田颖;詹蕾 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种MIMO雷达的参数估计方法，利用预先构建的考虑阵列误差情况下的双基地信号模型获取接收信号；利用预先构建的稀疏信号模型对接收信号进行稀疏表示；利用随机高斯观测矩阵对稀疏表示的接收信号进行投影采用，得到测量信号；利用OMP重构算法对测量信号进行重构，确定目标的方位角和俯仰角。优点：本发明能够适用于高分辨率的参数估计，不但可以精确估计出目标的二维角度，而且还可以克服阵列噪声实现目标的反射幅度的精确估计，并且在较低信噪比以及存在阵列误差情况下，基于OMP算法对MIMO雷达参数估计的性能较好，该算法还有数据采样率低、数据运算量小的优势。
一种 mimo 雷达参数估计方法

[发明专利]一种针对浮油海面的MIMO雷达目标检测方法及系统-CN201911075186.6有效
发明人： 胡居荣;周寒瑜;祝怡翔;陆龙;曾保 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G01S13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对浮油海面的MIMO雷达目标检测方法，获取浮油海面的油斑分量协方差矩阵、结构分量，输入至预先构建的复合高斯随机杂波模型，得到海杂波回波信号；获取检测单元的目标回波信号；将海杂波回波信号与目标回波信号输入至预先构建的二元假设检测模型，得到二元假设检测数据；将二元假设检测数据输入至预先构建的联合概率密度函数模型，得到联合概率密度函数；对油斑分量协方差矩阵和结构分量进行最大似然估计，将最大似然估计后的结果和联合概率密度函数输入至预先构建的目标检测器模型，得到浮油海面的MIMO雷达广义似然比检测器。优点：能够有效抑制针对存在浮油海面的海杂波对MIMO雷达目标检测的影响。
一种针对浮油海面 mimo 雷达目标检测方法系统

[发明专利]基于Chan改进算法和数据融合的雷达目标定位方法-CN201811001302.5有效
发明人： 胡居荣;詹蕾 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01S13/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Chan改进算法和数据融合的雷达目标定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1）在MIMO雷达中选取一个接收天线作为参考天线，列出所有发射天线经过目标到达参考天线的距离方程，令其中一个距离方程与其他距离方程相减，得到M‑1个TDOA方程，其中M为发射天线总数；2）使用Chan改进算法得到目标位置参数估计；3）将MIMO雷达的所有接收天线都作为参考基站，得到处于不同坐标系下的多个目标位置参数估计并使用自适应加权方法进行数据融合，得到最终目标估计值。优点：解决机动目标的定位问题，使用自适用的数据融合算法处理各个接收天线对应的位置参数估计，得到更加精确、稳定的定位效果。
基于 chan 改进算法数据融合雷达目标定位方法

[发明专利]基于改进二维ESPRIT算法的MIMO雷达高分辨率参数估计方法-CN201811008396.9有效
发明人： 胡居荣;田颖;詹蕾;顾根瑞 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进二维ESPRIT算法的MIMO雷达高分辨率参数估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1）MIMO雷达合成的虚拟阵列结构采用均匀面阵的信号模型；2）将一个平面阵列分为多个拥有共同参考阵元的子空间阵列；3）对于每个子阵应用ESPRIT算法中的时间子空间法，估计来波方向中俯仰角和方位角的信息。优点：在较低信噪比下仍能获得较高的参数估计精度，并且能够较好的分辨出两个相距较近的远场目标的位置；解决了使用传统ESPRIT算法估计目标参数时，传统算法在较低信噪比时对参数估计的性能较差的问题，并且提高了在两个远场目标相距较近和远场目标数较多时对参数估计的精确度与分辨率。
基于改进二维 esprit 算法 mimo 雷达高分辨率参数估计方法

[发明专利]一种MIMO雷达参数估计方法-CN201910263813.2有效
发明人： 胡居荣;田颖;陆龙;顾根瑞;李旭杰 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-04-02 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种MIMO雷达参数估计方法，属于雷达工程领域。所述方法包括如下步骤：建立MIMO雷达信号模型，获取目标的信号数据矩阵；对所述信号数据矩阵进行数据重组、数据矩阵扩展，得到协方差矩阵；对所述协方差矩阵做特征值分解，获得信号子空间；通过所述信号子空间获得信号子空间阵列；联合信号子空间阵列矩阵对其分解得到来波方向的俯仰角、方位角和多普勒频率。本发明算法可以提高对目标的多普勒频率、方位角以及俯仰角的估计精度，同时在多个远场目标相距较近的情况下可以获得高精度的参数估计结果，并且该方法在参数估计过程中实现参数自动配对，不需要进行谱峰搜索。
一种 mimo 雷达参数估计方法

[发明专利]一种基于改进粒子群算法的雾计算任务卸载时延优化方法-CN202010902490.X有效
发明人：李旭杰;张光照;孙颖;辛元雪;胡居荣;顾燕;张云飞;李建霓 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群算法的雾计算任务卸载时延优化方法，雾计算系统包括任务卸载的终端节点和接受任务处理的雾节点，其中一个终端节点会将任务卸载给多个进行任务处理的雾节点。本发明方法首先初始化系统参数和初始种群，并设定每个粒子的速度和位置；然后以最小化系统的卸载时延为目标，以每个粒子对应的卸载时延数值为粒子群算法的适应度函数值；再迭代计算每个粒子的个体最优值和整个群体的全局最优值，对粒子的速度和位置进行进化，并进行边界条件处理；最后当进化代数迭代到满足终止条件后算法停止，获得任务卸载的最佳卸载时延。本发明在满足用户服务质量的前提下能有效降低任务卸载时延，提高系统雾计算任务卸载的效率。
一种基于改进粒子算法计算任务卸载优化方法

[发明专利]一种特种车辆毁伤模型的建立与毁伤分析方法-CN202110036468.6有效
发明人：李旭杰;高珊珊;鲁倍辰;胡居荣;顾燕;张云飞;李建霓 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种特种车辆毁伤模型的建立与毁伤分析方法，该方法首先根据特种车辆的功能特点、体型特征建立等效三维模型，针对模型特点具体划分特种车辆部件，形成三大模块；然后建立特种车辆材料和防护参数体系和弹药毁伤能力参数体系；再以特种车辆主要的两个功能为导向，对三大模块部件进行关键性分析，并建立关键性分析框图；根据公式计算各部件毁伤值，并根据毁伤数据是否合理对相关参数进行调整，再根据关键性分析结果，结合各部件毁伤值，计算得到特种车辆两大功能的毁伤结果；最后整理汇总相关参数、关键性分析框图、毁伤值等完成车辆毁伤模型的建立。本发明角度新颖且操作简洁方便，对于特种车辆关键性能的针对性强，毁伤分析精度高。
一种特种车辆毁伤模型建立分析方法

[发明专利]一种基于改进SVR模型的物联运行指标预测方法-CN202210584561.5在审
发明人： 胡居荣;李墨岩;曹宁;鹿浩 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进SVR模型的物联运行指标预测方法，包括：对气候数据与物联运行指标数据进行预处理；对预处理后的气候数据进行特征选择，剔除冗余特征；建立RF‑SVR模型，利用智能优化算法PSO优化RF‑SVR模型的参数，获得RF‑PSO‑SVR模型；通过RF‑PSO‑SVR模型输出物联运行指标预测结果。本发明提高了特征选择的可靠性，有助于提升后续预测模型的预测精度，针对仅仅使用SVR无法实现对本地物联运行指标数据的精准预测，利用PSO算法优化特征选择后的SVR模型，从而提高了模型拟合优度，降低了均方差，有效提升了对于物联运行指标数据的预测精准度。
一种基于改进 svr 模型联运指标预测方法

[发明专利]一种基于改进LWPLS的计量设备运行性能预测方法-CN202210534974.2在审
发明人： 胡居荣;李明吉;曹宁;鹿浩 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-05-17 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进LWPLS的计量设备运行性能预测方法，包括：获取并预处理历史运行指标数据集和历史气候数据集，划分为训练集与测试集；采用K‑means聚类训练集，得到子训练集，计算出每个子训练集的质心；对局部加权偏最小二乘建模算法进行改进，采用改进后的LWPLS对每个子训练集进行建模，得到子模型；将测试集中的气候变量带入子模型，对各个子模型的预测结果进行加权，集成计算出测试样本数据点对应的采集失败率预测值，获取到计量设备运行性能预测结果。本发明采用K‑means聚类对数据集进行处理，针对气候因素下的计量设备运行性能的非线性、即时性，采用改进后的LWPLS进行建模，具有较高的预测精度，可以应用于气候因素下的计量设备运行性能预测分析中。
一种基于改进 lwpls 计量设备运行性能预测方法

[发明专利]一种基于经验模态分解的海杂波时间相关性分析方法-CN202010716717.1有效
发明人： 胡居荣;高放;王丰梅;曾保 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于经验模态分解的海杂波时间相关性分析方法，采用经验模态分解算法以自身的数据特点为驱动，将海杂波分解为多个简单波形分量和残差，分解得到的本征模态函数具有不同的频率特征，本征模态函数随分解阶数的提高频率逐渐降低从而表示不同海况下的海杂波信息。在经验模态函数分解算法的基础上，对得到的各个简单波形分量进行Hilbert变换，即可得到信号的时频联合能量谱，根据时频联合能量谱就可以研究信号的时频能量分布，最后采用时间内禀相关函数计算分解后数据的相关性，然后通过局部相关估计海杂波实测数据的全局相关系数，得到海杂波的时间相关性。
一种基于经验分解海杂波时间相关性分析方法

[发明专利]一种弱目标检测和跟踪方法-CN201911148279.7有效
发明人： 胡居荣;祝怡翔;周寒瑜;陆龙 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种弱目标检测和跟踪方法，基于加权动态规划和卡尔曼滤波的弱目标检测和跟踪方法，利用传感器获得的多帧数据使用动态规划算法进行能量积累，并选取能量最大的路径作为预测航迹，解决了采用穷举法所带来的巨大的计算量问题。进行能量积累时，采用加权函数进行加权处理，结合卡尔曼滤波的给出预测值确定加权函数的零点位置。采用加权函数和卡尔曼滤波处理后的动态规划算法可以有效解决传统动态规划算法中的能量扩散问题，从而提高航迹建立的准确性。
一种目标检测跟踪方法

[发明专利]一种多无人机通信基站的3D位置部署方法-CN202010736835.9有效
发明人：李旭杰;张亚轩;胡居荣;顾燕;张云飞;李建霓 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种多无人机通信基站的3D位置部署方法。本发明首先在路径损耗取最大值的情况下，得到无人机的高度和覆盖圆半径的关系式，利用遗传算法找到无人机通信基站的最大覆盖圆的半径；然后将目标区域划分为多个正六边形小区，小区为无人机最大覆盖圆的内接正六边形，达到每个小区内的用户可以被一台无人机基站完全覆盖的目的；再在每个小区内找到覆盖所有用户的最小圆的半径与圆心，最小圆的圆心即为无人机的2D坐标，当圆的半径确定时，根据空对地信道模型得到无人机的高度与路径损耗的关系，找到最佳高度使路径损耗最小。本发明在覆盖指定范围所有用户的情况下，部署无人机3D位置并有效降低了无人机基站的发射功率，应用范围广泛。
一种无人机通信基站位置部署方法

[发明专利]一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法-CN202110096087.7在审
发明人：李旭杰;张东稳;胡居荣;顾燕;张云飞;李建霓 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于改进蚁群算法和A*算法的履带车路径规划方法，该方法包括：获取车身周围障碍物位置信息，将规划区域进行网格切分，标记障碍物与可通过区域，构建栅格地图；设置蚁群算法相关参数、迭代次数、履带车的起始点和终点等参数；在优化蚁群算法作用下完成履带车的路径规划，结合履带车转弯时间代价函数，计算各路径的耗时，选择每轮迭代的最佳路径；达到最大迭代次数后得到耗时最短的最佳路径。本发明优化了蚁群算法的初始信息素浓度分布，可以提高初始搜索效率，从而较大的提升路径规划的时间。同时，为了更好地提高路径规划效率，缩短路径规划时间，本发明优化了蚁群算法的启发函数，使更适合于履带车的路径规划。
一种基于改进算法履带路径规划方法

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