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[发明专利]基于马群觅食算法的线性滑变脉冲分选方法和装置-CN202310702730.5在审
发明人：叶方;张威;李一兵;田园;孙骞;江志烨;刘芳;方艺忠;高路;高敬鹏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01S7/292 文献下载
摘要：本发明公开一种基于马群觅食算法的线性滑变脉冲分选方法和装置，包括以下步骤：步骤S1、获取包含干扰脉冲的线性滑变脉冲序列；步骤S2、对所述序列进行差分运算，估计线性滑变脉冲的首个脉冲重复周期和基本滑变间隔；步骤S3、根据首个脉冲重复周期和基本滑变间隔，将线性滑变脉冲序列映射到平面#imgabs0#步骤S4、随机选取平面#imgabs1#上不重合的两点，建立直线模型并计算内点集；步骤S5、确定平面#imgabs2#上最终内点集NDfinal；步骤S6、根据最终内点集NDfinal，通过马群觅食算法实现线性滑变脉冲的准确分选。采用本发明技术方案，以解决针对分选线性滑变脉冲时脉冲丢失与脉冲干扰导致分选准确率不佳的问题。
基于马群觅食算法线性脉冲分选方法装置

[发明专利]一种基于快速哈里斯鹰优化的OTFS单音干扰抑制方法-CN202310008646.3有效
发明人：国强;蒋涵宇;项建宏;钟瑜;高敬鹏;戚连刚;王英;王敏慧;徐昊;李浩源;相豪;马家辉 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04L27/26 文献下载
摘要：一种基于快速哈里斯鹰优化的OTFS单音干扰抑制方法，涉及无线通讯技术领域。本发明是为了解决现有单音干扰抑制方法还存在对单音干扰的估计不够准确导致单音干扰抑制效果不佳的问题，同时还无法实现OTFS系统中对单音干扰的有效抑制的问题。本发明包括：利用单音干扰数据获得预估干扰中心；利用预估干扰中心初始化种群位置，根据适应度函数计算种群中个体位置适应度值，并将适应度值最小的个体位置作为最优位置#imgabs0#利用#imgabs1#进行种群位置迭代更新，获得估计干扰中心#imgabs2#获取估计干扰中心为#imgabs3#时的平移矩阵#imgabs4#和#imgabs5#获得去除单音干扰后的信号；利用逆平移矩阵#imgabs6#和#imgabs7#还原去除单音干扰后的信号，获得干扰去除后的OTFS接收的有用信号。本发明用于抑制OTFS单音干扰。
一种基于快速里斯优化 otfs 单音干扰抑制方法

[发明专利]基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统-CN202310706887.5在审
发明人： 高敬鹏;郭睿彤;叶方;陈庚;田园;孙骞;江志烨;方艺忠;高路;蒋思思 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了基于猫鼠蜜马算法波段选择的高光谱图像分类方法及系统，方法包括以下步骤：S1.生成波段数据集，并提取所述波段数据集中的每个波段对应的地物标注，得到地物种类标签集；S2.基于波段数据集设计猫鼠蜜马算法，并对猫鼠蜜马个体进行适应度排序，提取波段数据集中的代表性波段组合；S3.基于代表性波段组合，训练3DCNN‑ViT神经网络模型；S4.采集待处理高光谱图像数据集，并将待处理高光谱图像数据集输入至3DCNN‑ViT神经网络模型中进行分类。本申请在保证图像分类精度高的情况下选择出最具代表性的波段组合，增加了波段选择的普适性。
基于猫鼠蜜马算法波段选择光谱图像分类方法系统

[发明专利]一种无人机航迹规划方法-CN202310631500.4在审
发明人： 高敬鹏;赵鹏杰;叶方;张天然;宋夏;胡欣瑜;毛新蕊;王国轩 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种无人机航迹规划方法，无人机获取自身和目标信息，获取每个时刻状态，将每个时刻状态输入至预先训练好的DDPG网络，DDPG网络包括Actor网络和Critic网络，利用Actor在线网络决策每个时刻无人机飞行动作，形成最终航迹；DDPG网络的训练过程包括：对无人机航迹规划场景进行建模，设计无人机航迹规划模型状态空间、动作空间、奖励函数以及网络训练参数；采用融合沙丘噪声灵敏度和萤火因子的改进蜣螂算法优化奖励函数的奖励系数，获取最优系数组合，根据最优系数组合和网络训练参数对DDPG网络进行训练，得到训练好的网络。本发明解决了模型适配场景有限、收敛效果不佳问题，提高航迹规划可靠性。
一种无人机航迹规划方法

[发明专利]一种基于联合匹配准则的分布式压缩感知重构方法-CN202310191550.5有效
发明人：国强;蒋涵宇;项建宏;钟瑜;高敬鹏;戚连刚;王英;王敏慧;徐昊;李浩源;相豪;马家辉 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：一种基于联合匹配准则的分布式压缩感知重构方法，涉及分布式压缩感知技术领域，针对现有技术中对支撑集的估计精度低的问题，首先，本申请利用正交匹配追踪算法对分布式信号中各信号进行初始支撑集估计，并进行交集操作选取公共支撑子集的位置集合减少了同步正交最小二乘算法的迭代次数，加快了方法整体估计公共支撑集的速度；其次，将内积匹配准则与最小二乘准则相结合，利用同步正交最小二乘算法估计公共支撑子集的位置几个弥补了内积匹配准则估计精度低的缺陷，提高了方法整体的支撑集估计准确度和信号的重构精度。
一种基于联合匹配准则分布式压缩感知方法

[发明专利]一种低人口密度区域无线信号强度检测系统及方法-CN202310486546.1在审
发明人：綦俊炜;吴一尘;苗传辉;薛睿;高敬鹏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04B17/309 文献下载
摘要：本申请公开了一种低人口密度区域无线信号强度检测系统及方法，其中系统包括：标准无线模块、数据处理模块、数据存储模块和数据上行模块；所述标准无线模块用于进行数据测量，得到第一数据；所述数据处理模块用于对所述第一数据进行处理，得到第二数据；所述数据存储模块用于将所述第二数据进行本地化储存；所述数据上行模块用于将所述第二数据上行至服务器。本申请通过对采集数据进行算法滤波和插值拟合，提高了测量数据的精度；通过合理设计PCB和天线尺寸使此发明与无人机适配，较市面上的测量设备更小巧；通过MQTT协议对数据进行了有效的转发和存储，为后期数据分析提供了可靠保障。
一种人口密度区域无线信号强度检测系统方法

[发明专利]一种基于人工蜂群的直接定位方法-CN201811511147.1有效
发明人：郜丽鹏;高佳旭;高敬鹏;刘楯 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01S5/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工蜂群的直接定位方法，建立阵列天线接收信号时域模型；得到接收信号的频域观测模型；建立目标函数从而确定适应度函数；初始化控制参数，计算各个初始解的适应度值，采蜜蜂进行领域搜索产生新解，并计算新解对应的适应度值进行贪婪选择；计算与解相关的选择概率，再进行邻域搜索产生新解，并计算新解对应的适应度值，进行贪婪选择；判断是否有要放弃的解，如果存在，则产生一个新解代替要放弃的解并记录，最后判断是否满足终止条件，若满足便输出最优结果，不满足则继续重复产生新解替代旧解及以后步骤；本发明引入人工蜂群算法去解决直接定位过程中非线性最优化问题的求解，减少了运算资源消耗，缩短了定位耗时。
一种基于人工蜂群直接定位方法

[发明专利]一种基于莱维飞行细菌觅食进化的盲源分离方法-CN201911258192.5有效
发明人： 高敬鹏;王甫;綦俊炜;郑凯元;申良喜;项建弘;刘凡;刘阳 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F18/00 文献下载
摘要：本发明属于辐射源信号分离领域，目的在于提供一种基于莱维飞行细菌觅食进化的盲源分离方法：首先，对群智能交互机制参数和种群进行初始化，然后开始迭代和趋向循环，判断是否达到最大趋向次数，若未达到继续进行趋向操作，否则开始复制操作，完成复制操作后开始种群迁徙，完成迁徙后，对种群实施差分进化并进行多样性评估，若子代平均个体间距大于父代，则将子代种群替换父代；最后，判定是否达到最大迭代次数，若未达到则继续迭代，否则将最优参数组合输出至VMD中得到本征模态分量，相关运算后选取相关系数最大且与源信号具有相同数量的分量作为最终源信号。本发明提高了盲源分离的收敛速度及可靠性，增强了盲源分离的实时性及准确性。
一种基于飞行细菌觅食进化分离方法

[发明专利]基于多干扰效能值的群智能干扰决策方法-CN201811250987.7有效
发明人： 高敬鹏;郑凯元;郜丽鹏;武超群;蒋伊琳;赵忠凯;高路;白锦良;江志烨;秦鹏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明属于电子干扰技术领域，具体涉及一种基于多干扰效能值的群智能干扰决策方法；包括飞行器从电磁环境中获取侦测目标信息，利用组网雷达检测概率和定位精度的自适应加权和构建目标函数，通过群智能技术对目标函数寻优，将连续解离散化，同时引入遗传算法交叉思想，最终将生成的干扰策略送至飞行器干扰设备；本发明联合多指标对干扰效果进行评估，将组网雷达的检测概率和定位精度两个评估指标结合作为干扰决策目标函数，有效提高了计算目标函数值的可靠性，进而提升了干扰决策的正确性，同时，本发明结合自适应加权和方法与群智能算法，提高了算法的收敛速度，提高了寻优的适应性，降低了计算复杂度，并且增强了算法的全局搜索能力。
基于干扰效能智能决策方法

[发明专利]一种基于特征融合的雷达辐射源辨识方法-CN201811409321.1有效
发明人： 高敬鹏;刘凡;郜丽鹏;武超群;蒋伊琳;赵忠凯;白锦良;秦鹏 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征融合的雷达辐射源辨识方法，产生雷达辐射源无意调制信号集；提取AR模型系数、Renyi熵特征、谱峭度特征；计算平滑伪维格纳分布，生成时频图像，进行灰度化和自适应二值化处理，得到自适应二值化图像；提取图像的伪Zernike矩和Hu矩特征；应用AlexNet卷积神经网络提取信号时频图像无意调制特征并分别归一化，进行特征融合，得到融合后特征向量；将融合后特征向量输入支持向量机，训练由粒子群算法优化的支持向量机，将雷达辐射源信号集输入系统完成雷达辐射源辨识。本发明从时域、频域和时频域分析信号，实现多种无意调制特征全面提取，解决提取的无意调制特征适用性低、可靠性差和辐射源辨识困难。
一种基于特征融合雷达辐射源辨识方法

[发明专利]一种基于群禽寻优技术的多无人机航迹规划方法-CN201911314257.3有效
发明人： 高敬鹏;王晨悦;郑凯元;项建弘;綦俊炜;卢毅;张然;郭磊 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于群禽寻优技术的多无人机航迹规划方法，属于无人机飞行控制领域。本发明提供的方法通过构建三维空间模型，以指数增长的方式对模型进行分割；将曲率、挠率、爬升角、航迹长度、航迹时长、各无人机间的距离和各无人机与障碍物之间的距离作为航迹评估指标，利用指标之间的关联性和权重的实时性构建航迹评估函数，从而提出一种新的群禽寻优技术对该函数值求解，并结合鱼群公告板交互的思想，得到初始航迹点数据并做平滑处理，最后将优化后的航迹点数据传输给各无人机，从而生成多无人机飞行航迹。该方法适应性好、复杂度低、收敛速度快、准确性高、关联性强，同时该方法适用于规划复杂多变的多无人机自主飞行航迹。
一种基于群禽寻优技术无人机航迹规划方法

[发明专利]一种基于联合学习的假目标信号生成方法-CN202110631507.7有效
发明人： 高敬鹏;王廷飞;马静;綦俊炜;王国轩;何重航;薛晓琴;江志烨 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明属于逆合成孔径雷达干扰技术领域，具体涉及一种基于联合学习的假目标信号生成方法。本发明通过构建XGBoost模型，利用回归的思想，通过大量数据来拟合出俯仰角、方位角与对应散射系数矩阵的映射关系，能够适应复杂的电磁环境，避免了传统方法获取的假目标散射系数矩阵适应性差的问题。本发明在所构建的深度强化学习模型中设置了奖惩机制，根据经修正矩阵修正后的预测值给予奖励，使XGBoost的输出预测值与实际值的差值尽量小，输出对应的最优修正矩阵，对输出预测值进行修正，提高了假目标散射系数矩阵的准确率，弥补了传统方法生成的假目标系数矩阵和实际目标散射系数矩阵有一定偏差的问题。
一种基于联合学习目标信号生成方法

[发明专利]一种基于自适应黑蜘蛛猴算法的辐射源个体识别方法-CN202210767193.8在审
发明人： 高敬鹏;宋夏;叶方;赵鹏杰;江志烨;项建弘;何重航;薛晓琴 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于信号识别技术领域，具体涉及一种基于自适应黑蜘蛛猴算法的辐射源个体识别方法。本发明通过构造类内、类间离差矩阵，设计离差损失，融合四元组和中心聚类损失，使得损失函数的构建更具可靠性；通过设计自适应黑蜘蛛猴算法对损失函数权重寻优，构建改变搜索方向的标志，利用螺旋优化搜索，扩大搜索范围，引入探索和平衡开发因子，使权重随迭代次数改变，减少了权重变化的盲目性，增强了辐射源个体识别方法的泛化性、准确性和适应性。本发明不仅能提高网络收敛速度，增加网络的泛化性和可靠性，还能准确实现辐射源个体识别，具备较好的适用性。
一种基于自适应蜘蛛算法辐射源个体识别方法

[发明专利]一种基于深度强化学习的伪装干扰波形生成方法-CN202110632548.8有效
发明人： 高敬鹏;王国轩;马静;綦俊炜;王廷飞;高路;江志烨;郑沛 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01S7/38 文献下载
摘要：本发明属于电子干扰技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的伪装干扰波形生成方法。本发明通过构建深度强化学习探索模型，设计状态空间、动作空间、奖励函数，实现了基于深度强化学习的干扰波形生成，该模型中模拟了较为复杂的动态对抗过程，只需当前雷达状态就可以输出对应的干扰波形，在复杂或未知对抗场景下依然能够做出较为有效的干扰波形决策；通过构建伪装生成网络输出伪装信号，并与深度强化学习的生成的干扰信号叠加，得到带有伪装的干扰波形，使得已经训练完成的雷达智能识别网络误判，避免了干扰波形易被雷达方识别的问题，具有较好的干扰和伪装效果。
一种基于深度强化学习伪装干扰波形生成方法

[发明专利]一种基于导向滤波多级分解的两曝光图像融合方法-CN202210574642.7在审
发明人：綦俊炜;杨振;李迎松;高敬鹏;薛伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种基于导向滤波多级分解的两曝光图像融合方法。本发明通过导向滤波将图像分解为一个基础层和多个细节层，然后分别逐级利用曝光权重和全局梯度权重挖掘包含在基础层和细节层中的图像信息以重建图像。本发明解决了现有技术中原始图像序列具有较大曝光时间差异时融合图像质量不佳的问题，可以适应多种曝光比率以及复杂的真实场景，通过曝光权重和全局梯度权重分别保留整体亮度和局部细节。
一种基于导向滤波多级分解曝光图像融合方法

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