一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统

    公开(公告)号:CN118487679B

    公开(公告)日:2024-11-05

    申请号:CN202410651288.2

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本发明公开了一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统,涉及阵列信号处理技术领域。本发明的技术要点包括:设置辅助信源和分布式阵列,分布式阵列分为两个快拍周期接收辅助源信号;构造辅助信源精细定位的目标函数;初始化量子浣熊搜索机制,并根据目标函数给出量子浣熊搜索机制的适应度函数,并计算适应度值;执行量子浣熊搜索机制,选择不同更新公式更新量子旋转角;根据更新的量子旋转角使用模拟的量子旋转门更新量子浣熊的量子位置,更新最优量子位置和最优适应度值,并得到辅助源角度的最终估计结果,进而得到分布式阵列的幅度相位误差值。本发明在实际工程中更易实现,校正后的分布式阵列具有更高的测向精度,具有良好的普适性。

    一种基于量子郊狼优化机制的多无人机协同任务分配方法

    公开(公告)号:CN115562336B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202211218923.5

    申请日:2022-10-07

    Abstract: 本发明提供了一种基于量子郊狼优化机制的多无人机协同任务分配方法,在原有任务时间、任务时序、机载性能和多机协同的要求下额外考虑三维场景和时间同步约束,并构建相应集中式多无人机协同任务分配模型及效能函数。为高效求解任务分配方案,本发明设计了量子郊狼优化机制,其受启发于北美郊狼群的社会组织性和环境适应性,仿生于郊狼成长、生死以及被驱逐或接纳等现象,并使用模拟量子旋转门来演化量子郊狼量子态,收敛速度快、收敛精度高。本发明所提方法可在三维场景和时间同步等约束下为编队各机分配合理任务目标,可应用于工程实际。

    一种冲击噪声环境下小快拍相干源波达方向估计方法

    公开(公告)号:CN115639518A

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202211218924.X

    申请日:2022-10-07

    Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下小快拍相干源波达方向估计方法,包括建立均匀线阵小快拍采样信号模型,构造基于Sigmoid神经网络核的无穷范数中值协方差矩阵,获得基于Sigmoid神经网络核的无穷范数小快拍极大似然方程。由于在α稳定分布噪声环境下,尤其是特征指数较小时,有很大概率出现非常大的奇异值,这时用传统均值估计方法会出现较大的偏差,而采用中值具有不受偏大或偏小的数据影响的优点,故能在冲击噪声环境下有着不错的DOA估计效果。本发明通过性能仿真来选择最优核长,并设计出连续量子云团搜索机制对基于Sigmoid神经网络核无穷范数的极大似然测向方程进行高效求解。所发明的小快拍DOA估计方法在冲击噪声下对独立源和相干源均能进行有效的波达方向估计。

    冲击噪声环境下基于演化神经网络的雷达信号识别方法

    公开(公告)号:CN113189558B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202110469718.5

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下基于演化神经网络的雷达信号识别方法,包括:在冲击噪声环境计算训练集中第m个雷达辐射源信号序列的分数低阶协方差谱;提取四种特征参数,并将这四种特征参数组成特征向量判断是否所有雷达辐射源信号序列分数低阶协方差谱的四种特征参数都被提取完毕;利用训练集的特征矩阵和设计双链编码的量子水蒸发优化算法寻找概率神经网络的最优平滑因子σ,量子水蒸发优化算法记做QWEO;将寻找到的全局最优位置赋值给平滑因子σ,利用优化后的概率神经网络模型对测试集或实测数据集进行识别,给出识别结果。本发明降低了识别方法的计算复杂度,解决了特征指数0<α≤2时冲击噪声环境下的雷达调制信号识别问题。

    一种量子乌燕鸥机制的多无人机协作频谱感知方法

    公开(公告)号:CN115915420A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211218926.9

    申请日:2022-10-07

    Abstract: 本发明提供一种量子乌燕鸥机制的多无人机协作频谱感知方法,建立基于量子乌燕鸥机制的多无人机频谱感知模型,以频谱感知技术的检测概率为目标,设计了量子编码的乌燕鸥量子位置演化机制,得到一种新的量子乌燕鸥机制方法,以量子乌燕鸥的位置作为认知无人机用户的权重向量,最终计算得到最优权重向量。量子乌燕鸥机制克服了以往经典算法收敛性能较差的弊端,并提升了寻优速率。本发明设计了一种量子乌燕鸥机制的多无人机协作频谱感知方法,该方法目的是求取认知无人机用户的最优权重向量,以确定认知无人机用户对全局感知的贡献大小,为后续对无人机进行频谱分配提供了优势条件。

    一种基于量子虎鲨机制的无线传感器网络节点定位方法

    公开(公告)号:CN113329490B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202110611625.1

    申请日:2021-06-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子虎鲨机制的无线传感器网络节点定位方法,包括建立基于跳距修正的距离估计模型;建立基于跳距修正的节点定位模型;初始化待定位的未知节点标号为1,对待定位的未知节点进行逐一定位;初始化量子虎鲨群并设定参数;定义并计算量子虎鲨与猎物的距离,确定量子虎鲨群的最优量子位置;量子虎鲨分别执行猎物追踪模式和游曳模式,并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子虎鲨的量子位置;更新量子虎鲨量子位置和量子虎鲨群最优量子位置;演进终止判断,实现定位;定位终止判断,输出所有未知节点定位结果。本发明未知节点到全网锚节点的估计距离更接近于真实距离,具有更好的鲁棒性,实现无线传感器网络中未知节点定位。

    一种基于量子虎鲨机制的无线传感器网络节点定位方法

    公开(公告)号:CN113329490A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110611625.1

    申请日:2021-06-02

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子虎鲨机制的无线传感器网络节点定位方法,包括建立基于跳距修正的距离估计模型;建立基于跳距修正的节点定位模型;初始化待定位的未知节点标号为1,对待定位的未知节点进行逐一定位;初始化量子虎鲨群并设定参数;定义并计算量子虎鲨与猎物的距离,确定量子虎鲨群的最优量子位置;量子虎鲨分别执行猎物追踪模式和游曳模式,并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子虎鲨的量子位置;更新量子虎鲨量子位置和量子虎鲨群最优量子位置;演进终止判断,实现定位;定位终止判断,输出所有未知节点定位结果。本发明未知节点到全网锚节点的估计距离更接近于真实距离,具有更好的鲁棒性,实现无线传感器网络中未知节点定位。

    基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法

    公开(公告)号:CN112947506A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110468435.9

    申请日:2021-04-28

    Abstract: 本发明提供一种基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法,采用多Lamb涡流叠加技术和障碍物栅格等效技术来实现环境建模。本发明所提供的AUV全局路径规划模型包括决策变量设计、航行代价设计、约束条件设计和代价函数设计四部分,充分考虑了AUV航行路径的安全性、高效性和可靠性,将具有更好的实用性。本发明设计的量子鲨鱼优化机制,可以快速得到AUV全局路径规划路线,其仿生于鲨鱼捕食过程并结合模拟量子旋转门来演化鲨鱼量子态,收敛速度快、收敛精度高,且具有更好的鲁棒性。仿真实验证明了基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法的有效性,且相对于传统的路径规划方法搜索速度更快、精度更高。

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