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公开(公告)号：CN115718504A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211467803.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法，包括：建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划模型；建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划代价函数；初始化量子闪蝶群并设定参数；定义并计算量子闪蝶所散发气味；根据量子闪蝶所散发气味值对全部量子闪蝶排序；量子闪蝶依次执行直线逃生和曲线逃生过程，并在逃生过程中使用模拟量子旋转门来演化量子闪蝶的量子位置。应用贪心选择策略，确定下一代量子闪蝶的量子位置。演进终止判断，输出无人机集群航路与航速矩阵。本发明在避障要求下额外考虑可变航速和同时到达约束，收敛速度快、收敛精度高且实现简单、参数较少。
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公开(公告)号：CN109376329B
公开(公告)日：2022-09-27
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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公开(公告)号：CN114501428A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210091475.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法，包括：建立基于智能反射面的安全Massive MIMO系统模型；初始化量子天牛群；确定量子天牛群中每只量子天牛的左须和右须的量子位置及适应度；更新量子天牛群中每只量子天牛的量子速度、速度和量子位置；更新每只量子天牛的局部最优量子位置、整个量子天牛群的全局最优量子位置，更新步长、惯性权重及左右须之间的距离；判断是否达到最大迭代次数，将最佳资源分配方法输出；本发明设计了量子天牛群搜索机制，应用智能反射面在限制窃听容量的同时最大化系统容量，提高Massive MIMO系统的安全性能以及资源利用率。
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公开(公告)号：CN109460056B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201811310155.X
申请日：2018-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于量子磷虾群演化机制的无人机集群作战博弈决策方法，包括以下步骤：建立无人机协同作战博弈决策模型；初始化量子磷虾群；根据适应度函数计算量子磷虾群中每一只量子磷虾位置的适应度值；更新每只量子磷虾的量子旋转角和量子位置；对量子磷虾群中每只量子磷虾更新后的位置进行适应度计算，通过映射规则得到每只量子磷虾更新后的位置，计算位置的适应度；确定量子磷虾群的全局最优量子位置；循环判断；输出量子磷虾群的全局最优位置，映射为博弈的混合策略组合。本发明结合博弈论对无人机集群作战指挥决策进行分析，通过理性的决策分析使得作战双方都能得到最大的收益，更加符合无人机集群作战的战场环境，有更强的适用性。
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公开(公告)号：CN108509840B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810106446.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子记忆优化机制的高光谱遥感图像波段选择方法，首先计算高光谱遥感图像所有波段的相关性向量或者相关性矩阵；对相关性向量或者相关性矩阵的每个元素求其倒数，并分别命名其为独立性向量或者独立性矩阵；依据所有波段的独立性向量或者独立性矩阵设定波段子空间独立性容量阈值，进行波段子空间划分，在每个波段子空间中选择一个波段，或从每个波段子空间内按比例选择波段，确定所选波段子集的维数；然后通过设计模拟人类认知过程的量子记忆优化机制并结合量子旋转门实现对最优波段子集的优化搜寻。本发明不仅适用于多维优化问题，同时也适用于高维优化问题，与已有算法相比分类精度高，运行时间短，更具有工程应用和推广价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113378103A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110611610.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 发明公开了一种强冲击噪声下相干分布源动态跟踪方法，具体是在强冲击噪声下设计了一种加权范数分数低阶相关矩阵，在此基础上设计基于加权范数低阶相关矩阵的极大似然动态跟踪方法进行相干分布源动态跟踪，并通过量子标杆学习机制快速得到跟踪结果。本发明设计了更具鲁棒性的基于量子标杆学习机制的相干分布源动态跟踪方法，在强冲击噪声下设计了加权范数分数低阶相关矩阵，并利用极大似然跟踪方法实现了动态跟踪。设计了加权范数分数低阶相关矩阵，能够分辨相干信源，在强冲击噪声下实现了对动态目标的有效跟踪，设计的量子标杆学习机制可以对加权范数分数低阶相关矩阵极大似然方程进行高精度求解，快速准确的得到跟踪结果。
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公开(公告)号：CN110007266B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910324483.3
申请日：2019-04-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开一种冲击噪声下的任意阵列相干源测向方法，包括：建立采样信号模型；构造真实阵列动态随机加权低阶协方差矩阵；定义内插变换矩阵T，构建虚拟阵列协方差矩阵；获得前后向空间平滑修正后的数据协方差矩阵和噪声协方差矩阵，预白化处理得到动态随机加权低阶协方差矩阵；估计信源个数，对动态随机加权协方差矩阵进行特征分解，确定信号子空间和噪声子空间；构建动态随机加权低阶协方差‑空间平滑‑MUSIC测向方法的谱估计公式，进行谱峰搜索，找出极大值点对应的角度，输出任意阵列相干源测向结果。本发明能够对任意阵列的信源来波方向进行有效估计，可在高斯噪声、弱冲击噪声和强冲击噪声下进行测向，解相干性能优，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN106788810B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201611135694.5
申请日：2016-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/327 , H04B17/336 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供的是一种绿色认知无线电的无线能量采集和分配方法。首先，建立绿色认知无线电无线能量采集和分配模型。其次，设计量子灰狼搜索机制，通过量子灰狼搜索方法，对量子灰狼的量子位置进行更新。使用量子灰狼搜索方法实现绿色认知无线电的无线能量采集和分配。然后，根据所得到的全局最优量子位置，并将其映射为位置，作为认知无线电无线能量采集和分配的方案。本发明在满足系统所需吞吐量的条件下，寻求系统的最小能量消耗，通过无线能量传输、采集和分配实现认知无线电系统的自供能，进而无需额外的能源供应给装置，并可以在一定程度上储存能量。
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公开(公告)号：CN109829237A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910103520.8
申请日：2019-02-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50 , G06N3/00 , G06N99/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种基于量子海鞘群的无线信道衰减模型拟合方法，具体为：设置Nakagami-m分布的参数并获取Nakagami-m逆累积分布的准确数据集；初始化海鞘群的量子位置及位置；对所有海鞘位置进行适应度评价，并确定食物的量子位置与位置；根据策略一或策略二依次更新选定的海鞘的量子旋转角、量子位置与位置；依次对选定的海鞘按照策略三更新量子旋转角、量子位置与位置；对所有海鞘位置进行适应度评价，并更新食物的量子位置与位置；最终输出的食物位置即为拟合方程的最佳系数，即可得到Nakagami-m逆累积分布函数的最佳拟合方程。本发明具有更高的拟合精度、更快的拟合速度以及更广的适用范围。
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公开(公告)号：CN106257849B
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201610821207.4
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供的是一种基于多目标量子萤火虫搜索机制的频谱感知方法。建立多目标频谱感知模型，确定搜索方法的参数。确定需要求解的多目标适应度函数形式。种群中的量子萤火虫的量子位置根据其适应度值进行非支配量子位置排序，非支配等级为1的量子萤火虫的量子位置放入精英量子位置集中。使用量子编码机制和量子演化行为更新量子萤火虫的量子位置，选择非支配量子位置，更新精英量子位置集。根据最终的Pareto前端量子位置集，认知无线电系统根据对最大化检测概率和最小化虚警概率的不同的需要选取相应的量子位置。本发明可解决多目标频谱感知这个技术难题,能应用在现有认知无线电频谱感知方法所不能应用的一些场景。
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