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公开(公告)号：CN117970233B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410158426.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/232 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为解决现有方法在信源个数未知以及处于冲击噪声环境下时，利用谱峰搜索，无法同时保证低复杂度和高精准度的问题。本发明将聚类思想与量子优化理论引入吉萨金字塔建造机制中设计多峰量子吉萨金字塔建造机制，利用聚类环节和量子计算理论设计模拟量子旋转门，改进其演进策略，提升机制收敛速度与全局收敛性能；构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵，并通过对角加载技术对协方差矩阵修正，设计基于m‑Capon方法的空间谱函数；最后利用多峰优化机制对空间谱函数进行搜索，实现对信源数和波达方向的联合估计。
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公开(公告)号：CN118276604A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410363847.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于豆芫菁群机制的多无人机航迹规划方法及系统，属于无人机规划技术领域。为了解决在面对城市防护和调度任务时，现有无人机航迹规划方法复杂、搜索速度慢、威胁代价大、抗干扰和抗噪声能力差，且受不同威胁时判定不明确的问题。本发明仿生于豆芫菁群在捕食途中遇到外部威胁时分泌斑蝥素对后来群体的警示作用，引入分级制度，并结合威胁因子和弥散因子定义转移概率，平衡了最小威胁代价和最短路径条件下的从起点到终点的最优航迹，保证了在多威胁条件下路径规划的安全性和有效性，使得基于豆芫菁群的无人机集群航迹规划更倾向于综合威胁较小，航行代价较低的路径。
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公开(公告)号：CN118226370A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410364523.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声环境下基于量子斑马机制的多无人机测向方法及系统。该方法包括：根据待测信源数目和组阵无人机数目确定待测阵列结构是均匀线阵还是非均匀线阵；建立待测阵列对应的阵列测向模型，基于阵列测向模型推导获取无穷范数加权分数低阶矩阵和导向矢量矩阵；根据无穷范数加权分数低阶矩阵和导向矢量矩阵计算得到方向估计的极大似然函数；将量子机制与斑马优化算法结合，将待测信源的波达方向角估计值作为量子斑马实际位置，量子斑马的量子位置与实际位置经映射函数一一对应，将极大似然函数值作为适应度值，利用改进的斑马优化算法迭代获取最优量子位置，最优量子位置对应的实际位置即为使极大似然函数值最小的估计方向角矢量。
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公开(公告)号：CN117970233A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410158426.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/232 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为解决现有方法在信源个数未知以及处于冲击噪声环境下时，利用谱峰搜索，无法同时保证低复杂度和高精准度的问题。本发明将聚类思想与量子优化理论引入吉萨金字塔建造机制中设计多峰量子吉萨金字塔建造机制，利用聚类环节和量子计算理论设计模拟量子旋转门，改进其演进策略，提升机制收敛速度与全局收敛性能；构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵，并通过对角加载技术对协方差矩阵修正，设计基于m‑Capon方法的空间谱函数；最后利用多峰优化机制对空间谱函数进行搜索，实现对信源数和波达方向的联合估计。
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公开(公告)号：CN117970227A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410158427.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种在强冲击噪声下基于相干分布源的幅相误差和角度参数联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为了解决现有相干分布源测向方法受强冲击噪声或幅相误差影响，或导致性能恶化甚至失效，或不能直接去相干，不能对幅相误差进行校正的问题。本发明是在强冲击噪声下设计了一种均值滤波器对接收数据进行去冲击预处理，基于预处理数据的极大似然方程对幅相误差和角度参数进行联合估计，并通过量子流向机制快速得到估计结果，解决现有的相干分布源测向方法在强冲击噪声环境和存在幅相误差时性能恶化而且不损失阵列孔径不能去相干的技术难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116842354A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310548465.X
申请日：2023-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06N3/006 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种基于量子人工水母搜索机制的特征选择方法，将量子优化理论和人工水母搜索机制结合进而得到量子人工水母搜索机制，并将解决连续优化问题的人工水母搜索机制进行离散化处理，使其具有更高的鲁棒性，突破人工水母搜索机制的应用局限。采用同步优化方法的封装式特征选择可以有效的降低传统封装式特征选择的时间复杂度。利用群智能优化方法同时进行对支持向量机超参数的寻优和特征子集的选取对于所选用的智能优化方法的性能有较高的要求，而本发明的量子人工水母搜索机制拥有较优秀的收敛性和更短的用时。因此相较于一些基于已有传统群智能的特征选择方法，本发明拥有更快的收敛速度、更高的收敛精度、更低的时间复杂度和更好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115942494A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211542384.0
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W72/53 , H04W72/542 , H04W72/543 , G06N3/006 , H04B7/0413 , H04B7/145 , H04W12/122
Abstract: 本发明提供一种基于智能反射面的多目标安全MassiveMIMO资源分配方法，将野马群智能与支配关系相结合，设计了解决多目标连续优化问题的多目标野马优化算法，改进了原始野马群智能执行放牧行为、交配行为的位置更新公式，并且舍弃了野马群智能分组优化的模式，突破了已有野马优化算法只能解决单目标优化问题的应用局限。针对基于智能反射面的安全MassiveMIMO通信系统，以最大化合法用户处的信息传输速率、最小化非合法用户处的信息传输速率为目标利用多目标野马群智能优化每个反射元的相移控制角和基站功率传输矩阵，本发明同时优化智能反射面中每个反射元的相移控制角和基站功率传输矩阵，提升系统的资源利用率。
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公开(公告)号：CN115794330A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211369833.6
申请日：2022-11-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算任务调度方法，包括构建数学模型，初始化被囊群搜索机制和粒子群演化机制量子位置及参数，计算被囊适应度值并排序，计算粒子适应度值，找出全局最优量子位置，更新被囊量子位置，确定新一代被囊群量子位置，更新粒子量子位置，计算与新粒子适应度值，确定新一代粒子量子位置、局部最优量子位置和全局最优量子位置，判断是否信息交互，若是，对粒子群和被囊群进行信息交互，重新确定粒子群全局最优位置，若否，继续执行；迭代更新量子位置至最大迭代次数，根据最后一代中最优量子位置映射位置对应任务与虚拟机分配矩阵得到调度策略，本发明在预算和截止时间约束下，达到较小任务总执行时间、总执行成本和负载不平衡度。
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公开(公告)号：CN115617071B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211224098.X
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明设计了量子雪豹机制的多无人机对抗任务规划方法，每个目标都有三个任务：勘察，袭击和评估，三个任务严格按照时间顺序执行。为了实现三种任务的时间耦合，本发明设计了协同对抗和独立对抗并行使用的战斗方略，有效解决了时间约束问题。本发明设计的量子编码的雪豹量子位置演化机制，得到一种新的量子雪豹机制方法，量子雪豹中的移动追踪策略用于全局搜索，狩猎策略用于局部搜索，种群繁衍和灭绝策略用于淘汰劣等量子雪豹个体，三种策略协同优化适应度函数，克服了过去方法容易陷入局部收敛的弊端，也提升了演化机制的寻优速率。
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公开(公告)号：CN117970227B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410158427.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种在强冲击噪声下基于相干分布源的幅相误差和角度参数联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为了解决现有相干分布源测向方法受强冲击噪声或幅相误差影响，或导致性能恶化甚至失效，或不能直接去相干，不能对幅相误差进行校正的问题。本发明是在强冲击噪声下设计了一种均值滤波器对接收数据进行去冲击预处理，基于预处理数据的极大似然方程对幅相误差和角度参数进行联合估计，并通过量子流向机制快速得到估计结果，解决现有的相干分布源测向方法在强冲击噪声环境和存在幅相误差时性能恶化而且不损失阵列孔径不能去相干的技术难题。
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