基于量子蜜獾搜索机制的非均匀线阵波达方向估计方法

    公开(公告)号:CN116500542A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310354676.X

    申请日:2023-04-06

    Abstract: 本发明公开了基于量子蜜獾搜索机制的非均匀线阵波达方向估计方法,步骤一:获取无穷范数归一化处理的特殊非均匀线阵接收信号快拍采样数据;步骤二:得到波达方向估计方程,得出角度估计值目标函数;步骤三:初始化量子蜜的量子位置、位置及相关参数;步骤四:计算量子蜜獾适应度值,获得初始全局最优量子位置;步骤五:确定量子位置更新策略,使用模拟的简化量子旋转门更新量子蜜獾量子位置;步骤六:将量子位置映射为量子蜜獾位置,并计算适应度值,更新全局最优量子位置;步骤七:若未达到最大迭代次数,返回步骤五;若达到则终止迭代,并输出量子蜜獾群体直到第ε+1代的最优量子位置。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。

    一种双基地MIMO雷达测向方法

    公开(公告)号:CN114910879A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210594255.X

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种双基地MIMO雷达测向方法,步骤一、获取接收信号快拍采样数据并进行匹配滤波,构造MUSIC空间谱函数;步骤二、初始化个体量子位置,构造适应度函数;步骤三,将种群分为P个群体,进行适应度函数评价,选择群体最优量子位置;步骤四、所有群体中每个个体依概率选择猎人演化或猎物演化更新量子位置;步骤五、将所有群体中个体更新后量子位置映射为位置,计算更新后适应度函数值,更新每个群体中全局最优量子位置;步骤六、对最优量子位置集合中元素进行局部开发;步骤七、若未达到最大迭代次数,令g=g+1,返回步骤三;否则输出全局最优量子位置集合,经过映射变换为全局最优位置。本发明具有强鲁棒性、快速、高精度特点。

    直扩通信系统中高斯拟合线性调频干扰检测和抑制方法

    公开(公告)号:CN101951276B

    公开(公告)日:2013-06-05

    申请号:CN201010297854.2

    申请日:2010-09-30

    Abstract: 本发明提供的是一种直扩通信系统中高斯拟合线性调频干扰检测和抑制方法。利用直扩通信系统中在信道上传输的数据频谱类似白噪声的特点,若受线性调频信号干扰必定在瞬时能量频谱上有很强的峰值,也必定在时-频能量分布平面上存在明显的峰值线。在直扩通信系统接收端,通过对时-频能量分布平面中各个时间点上极值点的追踪,得到峰值线轨迹,利用线性回归技术得出峰值线参数粗略估计出线调频斜率和分数阶Fourier变换的旋转角度α。根据参数α对信号进分数阶Fourier变换,然后利用一个迭代高斯拟合过程进行准确搜索得到最优的α,在最优分数阶Fourier变换域进行消波处理来抑制线性调频干扰。将去噪后信号输出给后续的处理过程。

    一种异构多无人机协同任务分配方法

    公开(公告)号:CN114815896B

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202210594247.5

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种异构多无人机协同任务分配方法,包括:步骤一:建立层次化异构多无人机协同任务分配模型;步骤二:异构多无人机协同执行所分配任务;步骤三:建立层次化异构多无人机协同任务分配代价函数;步骤四:初始化量子胡蜂群并设定参数;步骤五:定义并计算量子胡蜂与食物的距离;步骤六:根据量子胡蜂与食物的距离对全部量子胡蜂排序;步骤七:量子胡蜂依同等概率执行确定性或随机性飞行运动,并在飞行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子胡蜂的量子位置;步骤八:应用贪心选择策略,确定下一代量子胡蜂的量子位置;步骤九:演进终止判断,输出任务分配方案。本发明在简单高效低复杂度的同时具有高可扩展性。

    一种双基地MIMO雷达测向方法

    公开(公告)号:CN114910879B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202210594255.X

    申请日:2022-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种双基地MIMO雷达测向方法,步骤一、获取接收信号快拍采样数据并进行匹配滤波,构造MUSIC空间谱函数;步骤二、初始化个体量子位置,构造适应度函数;步骤三,将种群分为P个群体,进行适应度函数评价,选择群体最优量子位置;步骤四、所有群体中每个个体依概率选择猎人演化或猎物演化更新量子位置;步骤五、将所有群体中个体更新后量子位置映射为位置,计算更新后适应度函数值,更新每个群体中全局最优量子位置;步骤六、对最优量子位置集合中元素进行局部开发;步骤七、若未达到最大迭代次数,令g=g+1,返回步骤三;否则输出全局最优量子位置集合,经过映射变换为全局最优位置。本发明具有强鲁棒性、快速、高精度特点。

    一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法

    公开(公告)号:CN115765847B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202211467828.9

    申请日:2022-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法,包括建立多无人机协作通信中继选择模型;初始化量子物质量子位置并设定参数;计算量子物质位置适应度函数值;使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置;使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置;使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置,对第i个量子物质的量子位置进行赋值,选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置;使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置;更新量子位置至最大迭代次数,将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度,克服易陷入局部收敛的弊端,提升寻优速率。

    一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法

    公开(公告)号:CN115765847A

    公开(公告)日:2023-03-07

    申请号:CN202211467828.9

    申请日:2022-11-22

    Abstract: 本发明公开了一种量子物质生成机制的多无人机协作通信中继选择方法,包括建立多无人机协作通信中继选择模型;初始化量子物质量子位置并设定参数;计算量子物质位置适应度函数值;使用量子失去、获得、共享电子策略更新量子物质量子位置;使用量子化合反应策略更新量子物质量子位置;使用量子复分解反应策略更新量子物质量子位置,对第i个量子物质的量子位置进行赋值,选择三种更新策略中最优量子位置赋值给量子结构更改策略中第i个量子物质量子位置;使用量子结构更改策略更新量子物质量子位置;更新量子位置至最大迭代次数,将最优量子物质位置映射为中继选择方案并输出。本发明降低了问题求解复杂度,克服易陷入局部收敛的弊端,提升寻优速率。

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