一种量子猎鹿机制的智能反射面稀疏方法

    公开(公告)号:CN119966454A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510078005.4

    申请日:2025-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种量子猎鹿机制的智能反射面稀疏方法,首先对包含基站、智能反射面和接收端的信号传输系统进行建模,得到接收端接收到的信号;再对稀疏智能反射面进行系统容量计算方法的建模,得到稀疏后接收端的信息传输速率;初始化猎鹿种群每只猎鹿的量子速度和位置,并判断执行探索行为或是开发行为;记录更新后每只猎鹿的位置,带入适应度函数计算适应度值,更新全局最优位置和局部最优位置;最后得到全局的最优位置。本发明通过群智能优化算法自动优化反射单元布局,寻找反射元布局的最优解;并在原有算法的基础上结合量子编码,对算法进行离散化处理,提出了一种量子猎鹿方法。本发明拥有更好的全局搜素能力和更高的收敛精度。

    一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统

    公开(公告)号:CN119815459A

    公开(公告)日:2025-04-11

    申请号:CN202411935984.2

    申请日:2024-12-26

    Abstract: 一种基于量子蜣螂机制的无线传感器网络层次路由优化方法及系统,涉及无线通信技术领域,用以解决传统方法中无线传感器网络能耗不均衡与网络寿命短的技术问题。本发明的技术要点包括:建立无线传感器网络系统模型;确定分簇数并动态分簇,同时建立网络节点动态分簇代价函数;初始化量子蜣螂群并设定参数,并计算所有量子蜣螂有机物分解程度,确定量子蜣螂群全局最优量子位置;量子蜣螂量子位置演化并利用选择机制得到全局最优量子位置;量子蜣螂机制演进终止判断,输出当前无线传感器网络簇中心;无线传感器网络动态簇头选举;无线传感器网络进行稳定数据传输同时更新网络状态。本发明实现了无线传感器网络能耗效率有效提升、网络寿命有效延长。

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