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公开(公告)号：CN115639518A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211218924.X
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下小快拍相干源波达方向估计方法，包括建立均匀线阵小快拍采样信号模型，构造基于Sigmoid神经网络核的无穷范数中值协方差矩阵，获得基于Sigmoid神经网络核的无穷范数小快拍极大似然方程。由于在α稳定分布噪声环境下，尤其是特征指数较小时，有很大概率出现非常大的奇异值，这时用传统均值估计方法会出现较大的偏差，而采用中值具有不受偏大或偏小的数据影响的优点，故能在冲击噪声环境下有着不错的DOA估计效果。本发明通过性能仿真来选择最优核长，并设计出连续量子云团搜索机制对基于Sigmoid神经网络核无穷范数的极大似然测向方程进行高效求解。所发明的小快拍DOA估计方法在冲击噪声下对独立源和相干源均能进行有效的波达方向估计。
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公开(公告)号：CN114815896A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210594247.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种异构多无人机协同任务分配方法，包括：步骤一：建立层次化异构多无人机协同任务分配模型；步骤二：异构多无人机协同执行所分配任务；步骤三：建立层次化异构多无人机协同任务分配代价函数；步骤四：初始化量子胡蜂群并设定参数；步骤五：定义并计算量子胡蜂与食物的距离；步骤六：根据量子胡蜂与食物的距离对全部量子胡蜂排序；步骤七：量子胡蜂依同等概率执行确定性或随机性飞行运动，并在飞行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子胡蜂的量子位置；步骤八：应用贪心选择策略，确定下一代量子胡蜂的量子位置；步骤九：演进终止判断，输出任务分配方案。本发明在简单高效低复杂度的同时具有高可扩展性。
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公开(公告)号：CN113552530B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110723576.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子鼠群的近场和远场源混合测向方法，在获得远场源角度的基础上构建出分离算子，通过该算子可以获得远场源四阶累积量矩阵，通过四阶累积量矩阵差分获得纯净的近场源四阶累积量矩阵，并通过量子鼠群机制进行参数搜索的相关过程，解决现有的混合源测向方法存在角度模糊和远近场信号源分离方法低效的技术难题。本发明可以快速的得到较精确的混合源测向结果，并且不存在量化误差，通过四阶累积量矩阵可以扩展阵列孔径，提高测向精度，相对于传统的近场和远场源混合测向方法速度更快、精度更高、突破了现有方法的应用局限。
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公开(公告)号：CN113109758A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110358005.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下的量子瞭望非圆测向方法，包括：建立阵列接收非圆信号的数学模型，构建低阶实值加权协方差矩阵，利用低阶实值加权协方差矩阵构造极大似然测向方程；初始化量子瞭望群体和量子信仰空间，计算量子瞭望群体中量子位置的适应度并获得整个量子瞭望群体的最优量子位置；更新量子规范知识，根据瞭望机制进行量子形势知识空间更新；使用模拟量子旋转门通过量子信仰空间和量子瞭望机制实现量子个体的寻优搜索过程；判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，返回步骤三；否则终止迭代循环，将最后一代中的最优量子位置的映射态作为测向结果输出。本发明在低快拍、冲击噪声环境下具有鲁棒性，突破现有非圆测向方法的局限性。
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公开(公告)号：CN112217678A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011097353.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/24 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供一种基于量子帝王蝶优化机制的双层异构网络频谱分配方法，包括：建立双层异构网络系统模型；得到帝王蝶的整数编码位置；计算所有帝王蝶的适应度值，得到全局最优量子位置及其对应的全局最优位置；对帝王蝶种群排序，分为两个帝王蝶子种群；更新子种群中每个帝王蝶个体的过渡量子位置；合并两个新生成的子种群为一个新的过渡种群，更新帝王蝶种群的量子位置，计算量子帝王蝶的适应度值，更新全局最优量子位置和全局最优位置；判断是否达到最大迭代次数，若是则输出全局最优量子位置和全局最优位置，全局最优位置即为频谱分配的最佳方案；否则令迭代次数加1，返回进行新一轮的迭代。本发明解决整数离散优化的双层异构网络频谱分配问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116017737A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211544352.4
申请日：2022-12-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W72/53 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W52/34 , H04W52/18 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种异构网络多目标资源联合分配方法，在Macro‑Femtocell双层异构蜂窝网络环境下，综合考虑频谱效率和相对能耗这两个系统评价指标，构建多目标优化函数，并通过量子政治优化机制快速得到多目标资源联合分配结果，在确保频谱效率的同时又能实现相对能耗的最大化。本发明可以解决实际生活中的多目标资源联合分配问题，所设计的方法性能稳定，可以短时间内求出最优多目标资源联合分配方案，在保证频谱效率的同时又能保证网络相对能耗的最大化，实现绿色通信，节省硬件资源，避免造成资源浪费。
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公开(公告)号：CN115856762A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211218910.8
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/2415 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/006
Abstract: 本发明提出了一种基于冲击噪声下最优相关熵的波达方向估计方法，步骤为建立冲击噪声下基于中值离差相关熵的极大似然宽带信号测向模型；连续量子黑猩猩搜索机制参数初始化；计算所有黑猩猩所在位置适应度值，初始化攻击者，阻拦者，追捕者和驱逐者的量子位置；由攻击者，阻拦者，追捕者和驱逐者的量子位置更新种群中其他黑猩猩量子位置；计算所有黑猩猩所在新位置适应度值，更新整个黑猩猩种群中攻击者，阻拦者，追捕者和驱逐者位置；判断是否到达最大次数；黑猩猩群体中攻击者量子位置根据映射规则映射成全局最优位置，得到信号的来波角度。本发明在冲击噪声环境下能有效测向，测向精度高，具有良好的解相干能力。
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公开(公告)号：CN113109758B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110358005.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下的量子瞭望非圆测向方法，包括：建立阵列接收非圆信号的数学模型，构建低阶实值加权协方差矩阵，利用低阶实值加权协方差矩阵构造极大似然测向方程；初始化量子瞭望群体和量子信仰空间，计算量子瞭望群体中量子位置的适应度并获得整个量子瞭望群体的最优量子位置；更新量子规范知识，根据瞭望机制进行量子形势知识空间更新；使用模拟量子旋转门通过量子信仰空间和量子瞭望机制实现量子个体的寻优搜索过程；判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，返回步骤三；否则终止迭代循环，将最后一代中的最优量子位置的映射态作为测向结果输出。本发明在低快拍、冲击噪声环境下具有鲁棒性，突破现有非圆测向方法的局限性。
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公开(公告)号：CN112947506B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110468435.9
申请日：2021-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供一种基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法，采用多Lamb涡流叠加技术和障碍物栅格等效技术来实现环境建模。本发明所提供的AUV全局路径规划模型包括决策变量设计、航行代价设计、约束条件设计和代价函数设计四部分，充分考虑了AUV航行路径的安全性、高效性和可靠性，将具有更好的实用性。本发明设计的量子鲨鱼优化机制，可以快速得到AUV全局路径规划路线，其仿生于鲨鱼捕食过程并结合模拟量子旋转门来演化鲨鱼量子态，收敛速度快、收敛精度高，且具有更好的鲁棒性。仿真实验证明了基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法的有效性，且相对于传统的路径规划方法搜索速度更快、精度更高。
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公开(公告)号：CN113115456A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110357285.4
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，包括：建立双层异构网络功率分配模型；初始化星体量子位置；更新量子旋转角，实现局部搜索的寻优搜索过程；判断是否达到最大循环次数K1，若未达到，返回步骤三；若达到，终止循环；选出更优的星系；判断是否达到最大循环次数K2，若未达到，返回步骤五；若达到，终止循环；判断标志变量flag；实现局部搜索的寻优搜索过程；判断是否达到最大循环次数K3，若未达到，返回步骤八；若达到，终止循环，将第g迭代中得到的作为最优结果，判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，返回到步骤三；若达到，则终止迭代，将第G次迭代中的最优星体位置输出。本发明能获得比其他的智能求解机制更优秀的系统性能。
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