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公开(公告)号：CN107276559B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710333472.2
申请日：2017-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03H17/00
Abstract: 本发明提供的是一种量子生物地理学演进机制的多约束FIR数字滤波器生成方法。初始化栖息地，计算适宜指数。将栖息地映射为量子栖息地，对量子栖息地进行降序排列，初始化每个量子栖息地。对量子栖息地进行迁移操作，再对量子栖息地的后50％进行两种变异操作。将量子栖息地映射为栖息地，计算栖息地的适宜指数，对量子栖息地进行降序排列，更新量子栖息地，更新量子信仰空间中的量子形势知识和量子规范知识。更新每个量子栖息地。循环迭代，最终输出量子形势知识中的最优量子栖息地，映射为栖息地，对应FIR数字滤波器的参数向量。本发明设计出的FIR数字滤波器具有收敛速度快，滤波器性能好和满足多约束要求等优点。
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公开(公告)号：CN107238812B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710342910.1
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于最小间隙阵列的鲁棒动态测向方法。一，设置最小间隙阵列；二，初始化搜索空间；三，所有成员在演化前被定义为发现者和游荡者，分别根据发现者演化规则和游荡者演化规则演进搜索步长和量子位置；四，计算第i个成员的适应度，成员使用贪婪策略选取量子位置；将适应度函数最大值对应的量子位置记为全局最优量子位置；五，判断是否达到最大迭代次数；六，进行第k+1次快拍采样；七，是否达到最大快拍采样数；八，将每个快拍采样获得的全局最优量子位置都映射为全局最优位置即需要跟踪的动态目标方向值。本发明基于最小间隙阵列和加权范数协方差更新规则，设计了量子群搜索机制的动态测向方法，获得一种鲁棒动态测向方法。
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公开(公告)号：CN106603140B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201611135662.5
申请日：2016-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/155 , H04B17/391 , H04B17/327 , H04B17/336
Abstract: 本发明提供的是一种无线能量采集认知无线电的最优中继协作传输方法。首先，建立无线能量采集认知无线电的最优中继模型；然后，根据多种群协作量子粒子群搜索方法更新量子粒子的量子位置和速度，进而实现无线能量采集认知无线电的最优中继传输；最后，输出种群的全局最优量子位置，将其映射为全局最优位置，为无线能量采集认知无线的最优信能协同中继传输方案。本发明结合多种群协作量子粒子群搜索机制和认知无线电无线能量采集相关技术，设计了一种无线能量采集认知无线电的最优中继协作传输方法。其能够在满足主用户能量采集和传输的条件下，实现从用户的能量采集和传输。
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公开(公告)号：CN106501801B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201610859072.0
申请日：2016-09-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/68
Abstract: 本发明涉及一种基于混沌多种群共生进化的双基地MIMO雷达跟踪方法。本发明包括获取信号采样数据，并获得分数低阶协方差；初始化搜索区间；利用Sine混沌反向学习策略初始化个体的位置和速度，并根据适应度值确定每个种群的最优个体位置和整个生态系统的最优个体位置；利用Sine混沌多种群共生进化机制更新生态系统中各种群个体的速度；判断生态系统中的所有个体在经过σ次迭代后是否能搜寻到更好的位置；判断是否达到最大迭代次数；更新2P个角度的搜索区间。本发明既可以解决高斯噪声环境下双基地MIMO雷达的动态方向跟踪问题，又可以解决冲击噪声环境下双基地MIMO雷达的动态方向跟踪问题。
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公开(公告)号：CN109376329A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811033518.X
申请日：2018-09-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及一种基于量子鸟群演化机制的阵列幅相误差的校正方法。包括进行相位误差校正，进行幅度误差校正；利用已知独立信源建立接收数据模型后每次校正的步骤为：初始化量子鸟群；计算每只量子鸟量子位置的适应度，得到每只量子鸟的局部最优量子位置和量子鸟群全局最优量子位置；通过更新每只量子鸟的量子旋转角更新量子位置；计算每只量子鸟量子位置更新后的适应度，更新每只量子鸟局部最优量子位置和量子鸟群全局最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数；输出全局最优量子位置并映射为相位或幅相误差矩阵。本发明只需一个已知的辅助信源，算法模型简单，运算量较少，具有收敛速度快，收敛精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109212465A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811017378.7
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 一种基于文化蚁狮机制的特殊阵列动态测向方法，属于阵列信号处理领域。本发明包括如下步骤：设置非等距双均匀阵列，初始化搜索区间和最大迭代次数，更新协方差矩阵，初始化蚁群和蚁狮群空间，计算适应度值，标记精英蚁狮，初始化信仰空间；判断迭代次数是否为文化算子参与度的整数倍，若不是，则轮盘赌选择优秀的蚁狮，蚂蚁围绕其和精英蚁狮随机游走，计算蚂蚁适应值，更新蚁狮位置和精英蚁狮位置，否则对蚁狮变异，计算变异后蚁狮适应值，选取适应值较优的一半蚁狮作为下一代蚁狮，更新信仰空间和精英蚁狮位置。本发明不仅跟踪速度快，搜索精度高，而且可扩展阵列孔径，突破信源数不能超过天线数的限制，回避传统方法对天线摆放的苛刻要求。
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公开(公告)号：CN108344968A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810015222.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于多峰量子布谷鸟搜索机制的正交传播算子测向方法，本发明包括通过采样数据获得协方差矩阵和传播算子的估计值；初始化参数和量子鸟蛋，并计算映射后鸟蛋的适应度；初始化记忆池；利用莱维飞行更新量子鸟蛋并计算映射后鸟蛋的适应度；利用记忆算子更新记忆池；利用选择算子进行选择；利用重筑新巢更新量子鸟蛋并计算映射后鸟蛋的适应度；利用记忆算子更新记忆池；利用选择算子进行选择；判断是否达到当前阶段迭代次数：若达到则利用净化算子删除相似记忆元素，进入下一阶段；判断是否达到最大迭代次数：若未达到则继续迭代，否则输出记忆池所有量子鸟蛋，映射后为波达方向。本发明具有运算量低、收敛速度快和测向精度高的优点。
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公开(公告)号：CN109212465B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN201811017378.7
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00
Abstract: 一种基于文化蚁狮机制的特殊阵列动态测向方法，属于阵列信号处理领域。本发明包括如下步骤：设置非等距双均匀阵列，初始化搜索区间和最大迭代次数，更新协方差矩阵，初始化蚁群和蚁狮群空间，计算适应度值，标记精英蚁狮，初始化信仰空间；判断迭代次数是否为文化算子参与度的整数倍，若不是，则轮盘赌选择优秀的蚁狮，蚂蚁围绕其和精英蚁狮随机游走，计算蚂蚁适应值，更新蚁狮位置和精英蚁狮位置，否则对蚁狮变异，计算变异后蚁狮适应值，选取适应值较优的一半蚁狮作为下一代蚁狮，更新信仰空间和精英蚁狮位置。本发明不仅跟踪速度快，搜索精度高，而且可扩展阵列孔径，突破信源数不能超过天线数的限制，回避传统方法对天线摆放的苛刻要求。
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公开(公告)号：CN109190978B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811017379.1
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，属于无人机自主控制领域。本发明方法的步骤为：建立无人机资源分配模型；确定无人机执行任务的种类，初始化量子鸟群；根据适应度函数进行适应度计算，并确定群体的全局最佳位置；通过量子旋转门和量子非门更新量子位置并测量；根据适应度函数进行适应度计算；更新每只量子鸟的局部最佳位置和整个群体的全局最佳位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出群体全局最佳位置，并映射为任务资源矩阵。本发明充分考虑到无人机执行不同任务时对资源的需要不同，以较少的时间代价获取资源配置比最优的无人机资源分配方案，同时满足无人机性能要求，得到更加合理的无人机资源分配方案。
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公开(公告)号：CN107944133B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201711172473.X
申请日：2017-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/00 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种基于多目标量子蜘蛛群演化机制的环形天线阵列稀疏方法，建立环形天线阵列稀疏模型，设置恰当的系统参数，并初始化种群中每只蜘蛛在解空间中的量子位置和{0,1}编码位置。设计多目标适应度函数。计算种群中每只蜘蛛的重量，根据重量划分蜘蛛的性别。根据初始种群，生成初始精英解集。从精英解集中选取全局最优解和次优解。然后分别更新雌性蜘蛛和雄性蜘蛛的量子位置，并根据量子位置通过测量的方式转化为{0,1}编码位置。更新精英解集，并更新种群中所有蜘蛛的重量。最后判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则输出精英解集；否则返回迭代。本发明解决了多目标环形天线阵列稀疏构建这样的高维度离散多目标问题。
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