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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
Applicant: 哈尔滨工程大学
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。
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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
Applicant: 哈尔滨工程大学
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。
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公开(公告)号：CN115933633A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211218920.1
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法，以某片海域及相应空域内全部目标的地理位置为先验知识，使用模糊C均值聚类方法来智能获取平台各既定航标。平台搭载多架无人机和无人船向既定航标航行，在既定航标处暂缓航行，考虑多种约束条件并基于量子绸鱼优化机制，多架搭载无人机升空协同对若干空域目标执行既定任务后归航，多艘无人船下海协同对若干海域目标执行既定任务后归航，平台向下一既定航标航行直至到达目的地。仿真实验证明了基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法的有效性，可应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN115932714A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211467804.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双曲正切核相关熵的单快拍波达方向估计方法，建立单快拍采样信号模型；构造基于双曲正切核相关熵的低阶矩阵；构造正交投影矩阵，获得基于双曲正切核相关熵的单快拍加权信号子空间拟合方程；初始化量子蝗虫种群并设定参数；计算量子蝗虫映射态位置适应度值，记录适应度值最大的映射态位置对应量子位置；更新量子蝗虫社交位置和自适应权重系数，产生斐波那契权重；根据蝗虫和斐波那契搜索策略，使用模拟量子旋转门更新量子蝗虫量子位置和量子蝗虫全局最优位置；计算迭代至最大迭代次数，输出最后一代全局最优量子蝗虫的映射态位置作为单快拍测向的波达方向估计结果输出。本发明在冲击噪声下对独立源和相干源均能进行有效测向。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115617071A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211224098.X
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
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：CN115600081A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211218909.5
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声下互质阵列的幅相误差自校正和测向方法，属于阵列信号处理领域。本发明不需要设置额外校正源，即可实现幅相误差校正和波达方向估计，提升了实际应用的实时性。传统的WF自校正方法对初次测向精度有较高要求，否则极易陷入局部最优值，本方法首先采取无穷范数加权结合分数低阶相关矩阵提升算法在冲击噪声下的稳定性，并采用精英学习量子麻雀搜索机理进行相位误差搜索，可以在初次测向精度较低的情况下搜索出精确的相位误差值，并将相位误差和幅度误差进行独立搜索与估计，可进一步提升自校正方法的稳定性。
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公开(公告)号：CN113313262B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110684852.7
申请日：2021-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N10/20
Abstract: 本发明提供一种基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法，包括如下步骤：步骤一：建立智能抗干扰决策模型；步骤二：初始化量子球队人员分配；步骤三：令量子球队两两对抗，进行淘汰赛；步骤四：决出冠军，进行比较；步骤五：判断t是否到达最大迭代次数，如达到则终止迭代；如未达到，则令t＝t+1，y＝1后返回步骤三继续执行；步骤六：输出最后一赛季的冠军球队人员分配作为最优解。本发明所设计的基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法能够得到比粒子群算法更优秀的结果，说明了本方法的可靠性，能在创建少量种群的情况下进行运算而不会陷入局部最优解。
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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：CN113313262A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110684852.7
申请日：2021-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N10/00
Abstract: 本发明提供一种基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法，包括如下步骤：步骤一：建立智能抗干扰决策模型；步骤二：初始化量子球队人员分配；步骤三：令量子球队两两对抗，进行淘汰赛；步骤四：决出冠军，进行比较；步骤五：判断t是否到达最大迭代次数，如达到则终止迭代；如未达到，则令t＝t+1，y＝1后返回步骤三继续执行；步骤六：输出最后一赛季的冠军球队人员分配作为最优解。本发明所设计的基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法能够得到比粒子群算法更优秀的结果，说明了本方法的可靠性，能在创建少量种群的情况下进行运算而不会陷入局部最优解。
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