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公开(公告)号：CN119202551A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410847897.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06F17/10 , G06F17/11 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种混合特征样本扩充结合演化LSTM网络的信号识别方法，首先提取多种混合特征后利用滑动窗口进行样本扩充得到适用于LSTM神经网络的特征样本，针对传统LSTM神经网络超参数依赖专家经验调整难以得到最优超参数的问题，提出一种量子北极狼机制进行高效求解，突破了传统LSTM神经网络依赖人工选择超参数带来依赖专家经验和随机性大的应用局限。
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公开(公告)号：CN116108927A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211542382.1
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子竹节虫机制和Sigmoid核相关熵的圆阵波达方向估计方法，将量子优化方法融合到竹节虫仿生机制计算方法中，得到量子竹节虫机制的计算方法，提升竹节虫算法的收敛性能。利用接收信息数据构造基于Sigmoid核函数的互相关熵协方差矩阵，获得基于Sigmoid核相关熵的低阶矩阵，消除了二阶及以上矩抗冲击噪声能力弱的不足，利用所设计的量子竹节虫机制在搜索区间内求解基于Sigmoid核相关熵的最大似然方程。解决了最大似然法涉及到的多维非线性优化计算量大的问题，提高其搜索效率，也提高了在冲击噪声环境下来波方向的估计精度，同时基于量子编码和模拟量子演化方程设计的量子竹节虫机制具有更快的收敛速度，可以快速获得估计的二维波达方向的全局最优解。
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公开(公告)号：CN115968009A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211542401.0
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种能量采集认知中继网络的多目标中继选择方法，在能量采集认知中继网络环境下，综合考虑网络能量效率和信噪比，构建新的解决离散优化问题的多目标函数，并通过多目标量子帝王蝶优化机制快速得到多目标中继选择方法，在保证信噪比的同时又能实现网络能量效率的最大化，为解决能量采集认知中继网络的中继选择方案提供了新思路和新方法。
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公开(公告)号：CN112217678B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202011097353.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/14 , H04L41/0806 , H04L41/0823 , H04L41/0816 , 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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公开(公告)号：CN113093146B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110357188.5
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跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法，包括：建立正交多相编码信号的设计模型；初始化量子种群并设定参数；量子种群内进行杂交操作；定义并计算量子个体位置和杂交位置的适应度；确定量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；更新量子种群的量子位置；量子种群执行逃逸操作；确定量子种群所有量子个体的位置和杂交位置；更新量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；演进终止判断，输出所设计的最优正交波形。本发明通过约束互相关指标和优化自相关指标来设计正交波形；设计了量子跳跃逃逸优化机制来求解正交信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112036453B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010816157.7
申请日：2020-08-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子犀牛搜索机理的盲源分离方法，设计了基于两种不同的独立性判据设计的混合优化目标函数，即基于最大化峰度和最大化负熵两种独立性判据设计混合优化目标函数，赋予两种判据相应的权重系数，可以根据混合优化目标函数值随权重系数的变化情况判断出智能计算方法的最佳判据，从而得到更加精确的盲源分离结果。进而设计了一种基于量子犀牛搜索机理及混合优化目标函数的盲源分离方法。本发明所设计的方法可以实现混叠信号的盲源分离，具有收敛速度快、分离精度高、性能稳定等优势，拥有着广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN113504793A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110783268.7
申请日：2021-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于Voronoi图的无人机集群路径规划方法，本发明为解决二维栅格环境建模路径规划速率较慢，计算复杂度较大的问题，基于Voronoi图进行战场环境建模，通过减少路径中间节点，降低了算法进行节点遍历时所需的时间，同时设计出一种基于量子松鼠觅食的离散优化算法应用于路径规划，通过量子旋转门对量子松鼠的位置进行更新，更好的平衡了全局寻优能力与局部寻优能力，保证了路径规划结果的有效性。同时本发明为了适应战场环境的变化可能造成的路径失效问题，提供多条备选航迹，保证了路径的可选择性。
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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
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。
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公开(公告)号：CN111065048A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911265585.9
申请日：2019-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子风驱动机制的多无人机TDOA三维协同定位方法，建立多无人机TDOA三维协同定位估计模型；初始化量子空气质点集合，同时确定三维空间搜索区域，减小搜索范围进而减少计算复杂度；计算每个量子空气质点的适应度值，确定全局最优适应度值和全局最优量子位置，并根据适应度值的大小降序排列量子空气质点集合的量子位置及相应速度；更新每个量子空气质点的速度；更新每个量子空气质点的量子位置；对每个量子空气质点更新后的量子位置计算其适应度值；判断t+1是否达到最大迭代次数Gmax，若达到最大迭代次数，则终止迭代；否则，令t＝t+1继续；执行完毕，得到目标估计值。本发明收敛速度快、三维定位精度高和适应性强。
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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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