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公开(公告)号：CN114020034A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111423642.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，包括：建立基于任务切片的异构多无人机协同任务分配模型；异构无人机对目标执行所分配子任务；建立异构多无人机协同任务分配评价指标函数；初始化量子镜像鲭鲨群并设定参数；定义并计算量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离；根据量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离对全部量子镜像鲭鲨排序；量子镜像鲭鲨依次执行围绕、追踪、游曳和沉浮模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子镜像鲭鲨的量子位置；应用贪心选择策略，选择量子镜像鲭鲨的量子位置；演进终止判断，输出任务分配方案。本发明设计了量子镜像鲭鲨优化机制以高效实现异构多无人机协同任务分配方案的求解过程。
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公开(公告)号：CN112926825A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110079047.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于多目标量子磷虾群机制的多无人机任务分配方法，针对当无人机任务分配过程中有多个目标需要同时被求解时，本发明设计了多目标量子磷虾群机制来解决多无人机作战任务的多目标联合求解问题，通过使用非支配解排序和拥挤度计算的方法对量子磷虾的位置进行评价，使整个量子磷虾群向有较高的非支配等级和较大拥挤度的量子磷虾位置演化，能够获得更好的性能，而且得到的Pareto最优解能够支配使用单目标优化算法求得的单目标解，实现了能够为同时考虑多个目标的任务分配提供不同的分配方案，决策者可以根据实际工程问题中目标的重要程度来选择合适的任务分配方案，拓宽了已有任务分配方法的应用范围，有更广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN119202551A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410847897.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06F17/10 , G06F17/11 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种混合特征样本扩充结合演化LSTM网络的信号识别方法，首先提取多种混合特征后利用滑动窗口进行样本扩充得到适用于LSTM神经网络的特征样本，针对传统LSTM神经网络超参数依赖专家经验调整难以得到最优超参数的问题，提出一种量子北极狼机制进行高效求解，突破了传统LSTM神经网络依赖人工选择超参数带来依赖专家经验和随机性大的应用局限。
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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
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N10/60
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。
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公开(公告)号：CN116582158A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310354609.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/08 , G06N10/20 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法包括：建立冲击噪声环境下MassiveMIMO方阵模型；构造基于拉普拉斯核相关熵的加权信号子空间拟合方程；利用分段式思想，化简得到目标函数；初始化个体量子位置，获得全局最优量子位置；初始化量子冰晶能量值，确定临时湖中心位置；更新能量值和历史量子位置空间；更新量子位置；根据轮盘赌选择产生新一代量子冰晶，更新全局最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若未达到，返回步骤五；判断该信源是否存在，若存在，返回步骤三，否则输出信源数及相应波达方向。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116108927A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211542382.1
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子竹节虫机制和Sigmoid核相关熵的圆阵波达方向估计方法，将量子优化方法融合到竹节虫仿生机制计算方法中，得到量子竹节虫机制的计算方法，提升竹节虫算法的收敛性能。利用接收信息数据构造基于Sigmoid核函数的互相关熵协方差矩阵，获得基于Sigmoid核相关熵的低阶矩阵，消除了二阶及以上矩抗冲击噪声能力弱的不足，利用所设计的量子竹节虫机制在搜索区间内求解基于Sigmoid核相关熵的最大似然方程。解决了最大似然法涉及到的多维非线性优化计算量大的问题，提高其搜索效率，也提高了在冲击噪声环境下来波方向的估计精度，同时基于量子编码和模拟量子演化方程设计的量子竹节虫机制具有更快的收敛速度，可以快速获得估计的二维波达方向的全局最优解。
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公开(公告)号：CN115562336A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211218923.5
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
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。
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公开(公告)号：CN112800596B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110028619.3
申请日：2021-01-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种强冲击噪声下基于嵌套阵列的鲁棒动态测向方法，包括：建立动态测向模型；初始化搜索空间；初始化所有个体量子位置并设定相关参数；构造适应度函数，计算适应度函数值、平均适应度值，计算整个生态系统当前代的平均适应度值；根据量子标杆学习机制实现寻优搜索过程；判断是否达到最大迭代次数G，若达到则中止循环迭代，输出外部标杆的量子位置和位置并进入下一步；判断是否达到最大快拍数Kp，若未达到，更新下一次快拍时P个方位角的搜索空间，返回步骤三；否则，输出动态测向结果。本发明在冲击噪声下设计了加权无穷范数低阶差分矩阵，通过将嵌套阵列虚拟为均匀线阵或近似均匀线阵，并利用极大似然测向方法实现了动态测向。
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公开(公告)号：CN114510330A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210091586.1
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供基于量子被囊群搜索机制的云计算任务调度方法，包括：根据任务与虚拟机的分配矩阵，构建任务在虚拟机上的执行时间矩阵和执行成本矩阵并构建数学模型；初始化被囊群搜索机制的量子位置并设定参数；计算每只被囊的适应度值，根据每只被囊的适应度值将全部被囊进行排序；根据被囊群搜索机制产生量子旋转角，使用模拟的简化量子旋转门更新被囊的量子位置；应用贪心策略，确定新一代被囊群的量子位置，根据适应度值将全部被囊进行排序；判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，返回步骤四；若达到，则终止迭代循环，根据最后一代中的最优量子位置的映射位置所对应的任务与虚拟机的分配矩阵得到最终的任务调度策略。
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公开(公告)号：CN113093146B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110357188.5
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于量子跳跃逃逸机制的MIMO雷达正交波形设计方法，包括：建立正交多相编码信号的设计模型；初始化量子种群并设定参数；量子种群内进行杂交操作；定义并计算量子个体位置和杂交位置的适应度；确定量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；更新量子种群的量子位置；量子种群执行逃逸操作；确定量子种群所有量子个体的位置和杂交位置；更新量子种群的个体历史最优位置和全局最优位置；演进终止判断，输出所设计的最优正交波形。本发明通过约束互相关指标和优化自相关指标来设计正交波形；设计了量子跳跃逃逸优化机制来求解正交信号。
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