公开(公告)号：CN113766492A

公开(公告)日：2021-12-07

申请号：CN202111050667.9

申请日：2021-09-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 苏雨萌 ,  高洪元 ,  张世铂 ,  陈梦晗 ,  杜亚男 ,  周晓琦

IPC: H04W12/02 ,  H04W72/04 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种安全Massive MIMO网络资源配置方法，建立通信系统模型；初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，选出全局最优量子位置；根据搜索演化规则更新量子秃鹰群量子位置；通过盘旋演化对量子秃鹰群量子位置进行更新；根据俯冲规则更新量子秃鹰群量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰位置并计算适应度，更新量子秃鹰群全局最优量子位置；如果迭代次数小于最大迭代次数，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群全局最优量子位置，根据映射规则得到位置并得到网络资源配置方案。本发明提高系统的资源利用率，极大地提升Massive MIMO系统的保密容量。

公开(公告)号：CN113794659B

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202111050681.9

申请日：2021-09-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  张震宇 ,  陈梦晗 ,  苏雨萌 ,  赵海军 ,  刘亚鹏 ,  李慧爽 ,  周晓琦 ,  刘家威

IPC: H04L25/02 ,  H04L25/03 ,  H04L27/26 ,  G06N3/006 ,  G06N10/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种信道估计与信号检测方法，建立OFDM系统数学模型；建立自动演化DNN信道估计与信号检测模型；初始化量子蜉蝣种群位置和量子速度并设定参数；对初代量子蜉蝣种群位置进行适应度评价，得到量子雄性种群的最优位置，以及量子蜉蝣种群的全局最优位置；进行量子速度的更新，并通过更新后的量子速度完成量子蜉蝣位置的更新；对量子蜉蝣进行交配与变异操作，完成量子蜉蝣种群的淘汰与更新；迭代更新至最大迭代次数，把全局最优结果带入模型中，将接收的时频信号序列输入DNN模型恢复出码元并输出。本发明通过量子演化机制与蜉蝣种群原理结合，自动求解DNN模型所需最优参数，提高了DNN模型的信道估计与信号检测效果。

公开(公告)号：CN113794659A

公开(公告)日：2021-12-14

申请号：CN202111050681.9

申请日：2021-09-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  张震宇 ,  陈梦晗 ,  苏雨萌 ,  赵海军 ,  刘亚鹏 ,  李慧爽 ,  周晓琦 ,  刘家威

IPC: H04L25/02 ,  H04L25/03 ,  H04L27/26 ,  G06N3/00 ,  G06N10/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种信道估计与信号检测方法，建立OFDM系统数学模型；建立自动演化DNN信道估计与信号检测模型；初始化量子蜉蝣种群位置和量子速度并设定参数；对初代量子蜉蝣种群位置进行适应度评价，得到量子雄性种群的最优位置，以及量子蜉蝣种群的全局最优位置；进行量子速度的更新，并通过更新后的量子速度完成量子蜉蝣位置的更新；对量子蜉蝣进行交配与变异操作，完成量子蜉蝣种群的淘汰与更新；迭代更新至最大迭代次数，把全局最优结果带入模型中，将接收的时频信号序列输入DNN模型恢复出码元并输出。本发明通过量子演化机制与蜉蝣种群原理结合，自动求解DNN模型所需最优参数，提高了DNN模型的信道估计与信号检测效果。

公开(公告)号：CN112929303A

公开(公告)日：2021-06-08

申请号：CN202110079030.6

申请日：2021-01-21

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  臧国建 ,  张志伟 ,  马静雅 ,  白浩川 ,  张震宇 ,  李慧爽 ,  周晓琦 ,  邓伊洁

IPC: H04L25/02 ,  H04B17/00

Abstract: 本发明提供一种双链量子带电系统搜索机制的宽带压缩感知测向方法，针对压缩感知中存在的网格失配问题，利用泰勒展开式进行角度修正，降低了估计误差。由于压缩感知重构算法存在着求解过程复杂，计算量大等缺点，通过采用双链编码的量子带电系统算法对模型进行极值求解简化了求解过程，解决了单链编码的量子带电系统的一些缺点和不足，可以在迭代次数少的情况下求得最优估计值。相比于传统方法，具有更高的估计精度和估计成功概率。本发明设能够有效修正网格失配问题，并且在保证允许估计精度和估计成功概率前提下，简化求解过程，较少计算量。

公开(公告)号：CN113766492B

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202111050667.9

申请日：2021-09-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 苏雨萌 ,  高洪元 ,  张世铂 ,  陈梦晗 ,  杜亚男 ,  周晓琦

IPC: H04W12/02 ,  H04W72/53 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种安全Massive MIMO网络资源配置方法，建立通信系统模型；初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，选出全局最优量子位置；根据搜索演化规则更新量子秃鹰群量子位置；通过盘旋演化对量子秃鹰群量子位置进行更新；根据俯冲规则更新量子秃鹰群量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰位置并计算适应度，更新量子秃鹰群全局最优量子位置；如果迭代次数小于最大迭代次数，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群全局最优量子位置，根据映射规则得到位置并得到网络资源配置方案。本发明提高系统的资源利用率，极大地提升Massive MIMO系统的保密容量。