-
公开(公告)号：CN107256529A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710342909.9
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种多目标量子蝙蝠演进机制的小波数字水印生成方法。建立设计模型，确定对应于多目标量子蝙蝠演进机制的关键参数。构造多目标小波数字水印系统最大值求解问题的多目标函数，量子蝙蝠根据目标函数值进行非支配量子位置排序和拥挤度计算，将非支配量子位置排序等级为1且拥挤度大的量子位置放入精英量子位置集。使用多目标量子蝙蝠演进机制更新量子蝙蝠的速度和量子位置，选择非支配量子位置，更新精英量子位置集。从最终的Pareto前端量子位置集中选择量子位置并映射为位置作为多目标小波数字水印的一种设计方案。本发明的实时性好且应用范围广泛，能够解决需要综合考虑不同指标要求的多目标小波数字水印设计这一技术难题。
-
公开(公告)号：CN104105104B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410353539.5
申请日：2014-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种基于频谱聚合的认知无线电频谱分配方法，其特征在于:系统中K个认知用户U1到UK接入到网络中，从用户信息中获取认知用户U1到UK相应的传输速率需求到需求因子Q1到QK；针对每个认知用户，求出满足传输速率需求的条件下至少要聚合的子载波数n；计算出认知用户U1到UK相应的最大频谱利用率η1,max到ηK,max；结合需求因子和最大频谱利用率，计算出认知用户U1到UK相应的最大需求频谱利用率；根据认知用户最大需求频谱利用率的大小决定认知用户获得频谱资源的顺序。
-
公开(公告)号：CN106658524A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610859145.6
申请日：2016-09-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种通过基于多目标量子花授粉搜索机制来实现的认知异构网络中基于量子花授粉搜索机制的多目标频谱分配方法。本发明包括：(1)基站中的无线接入网感知模块感知网络信息；(2)网络重构管理模块将频谱资源进行多粒度信道划分；(3)初始化含有P个量子花粉的量子花粉集合；(4)将花粉集合中每个花粉个体映射为频谱分配矩阵进行修正；(5)设置量子花授粉搜索机制中异花授粉和自花授粉的转换概率；(6)把新一代的花粉集合和前一代的花粉集合混合；(7)从Pareto前端解选出合适的花粉并映射为频谱分配矩阵；(8)网络重构管理模块将最优分配矩阵进行分块。本发明解决了多目标频谱分配问题，提高了频谱利用率。
-
公开(公告)号：CN106603140A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611135662.5
申请日：2016-12-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/155 , H04B17/391 , H04B17/327 , H04B17/336
CPC classification number: H04B7/15592 , H04B17/327 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明提供的是一种无线能量采集认知无线电的最优中继协作传输方法。首先，建立无线能量采集认知无线电的最优中继模型；然后，根据多种群协作量子粒子群搜索方法更新量子粒子的量子位置和速度，进而实现无线能量采集认知无线电的最优中继传输；最后，输出种群的全局最优量子位置，将其映射为全局最优位置，为无线能量采集认知无线的最优信能协同中继传输方案。本发明结合多种群协作量子粒子群搜索机制和认知无线电无线能量采集相关技术，设计了一种无线能量采集认知无线电的最优中继协作传输方法。其能够在满足主用户能量采集和传输的条件下，实现从用户的能量采集和传输。
-
公开(公告)号：CN106443621A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610821208.9
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明提供的是一种冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法。针对的是冲击噪声条件下相干信源动态DOA估计问题。在基于去冲击预处理和秩-1更新处理动态数据的基础上，稀疏重构方案克服了冲击噪声条件下的波达角度估计无法利用二阶及二阶以上统计量求解的问题。通过利用非相干测量矩阵稀疏重构的思想，所提方案可以在不进行解相干预处理的前提下直接求解相干信号的动态波达角度，并能够在低快拍采样条件下实现对动态目标的准确跟踪，适用于强、弱冲击噪声环境下的动态DOA估计问题，避免了复杂计算量。结果表明本发明跟踪效果良好，可在强冲击噪声、低信噪比、低快拍采样的条件下实现相干信源的快速跟踪、准确重构。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103902826B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410131481.X
申请日：2014-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种冲击噪声环境下的多移动目标跟踪方法。该方法先设置特殊的非均匀线阵的阵列结构，将目标锁定在一个变化的搜索范围之内，再设计量子文化雁群方法，利用其搜索机制在搜索空间搜索扩展加权信号极大似然方程的最优角度值。通过逐渐减小搜索的范围以及运用智能搜索机制，有效解决了搜索方法的计算量问题。仿真结果表明这种冲击噪声环境下的多移动目标跟踪方法能够保证所设计方法的实时性，而且具备阵列扩展的能力和较好的跟踪精度，在强冲击噪声等恶劣噪声环境下同样具有较好的性能。
-
公开(公告)号：CN106254008A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610880913.6
申请日：2016-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382
CPC classification number: H04B17/382
Abstract: 本发明提供的是一种能量采集绿色认知无线电的频谱感知方法。一，建立能量采集绿色认知无线电的频谱感知系统模型；二，初始化种群；三，对所有种群中的所有量子个体的适应度进行评价；四，分别对每一个种群内部的量子个体进行混合量子差分演化；五，在迭代次数满足一定的条件下比较每个种群之间的全局最优解，如果全局最优解均相同，对种群内的个体进行灭绝处理；六，如果进化没有终止，返回步骤四，否则执行步骤七；七，终止迭代，输出任意种群的全局最优量子个体的量子态，根据映射规则将其映射为可行解。本发明旨在联合获得最优的能量采集因子与信道感知数目，在次用户所需吞吐量已知的条件下，寻求系统的最小能量采集率，实现绿色通信的理念。
-
公开(公告)号：CN104092503B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410334044.8
申请日：2014-07-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04W16/14
Abstract: 本发明涉及一种基于狼群优化的人工神经网络频谱感知方法，决策中心依次打开各个子区域内的主用户信号模拟发射机，决策中心接收来自认知用户的本地检测结果，将接收的认知用户发送的本地检测信息及统计和计算的认知用户的检测概率信息，生成训练样本集，根据神经网络结构及训练样本生成神经网络测试函数；基于神经网络测试函数和训练后生成的神经元权值矩阵，运用狼群优化方法对权值矩阵进行优化处理，将优化后的权值矩阵输入神经网络工作模块中；认知用户对主用户信号进行检测，决策中心将接收到的认知用户的本地检测结果与累计的认知用户检测概率进行融合，融合值输入优化后的神经网络，判断主用户信号是否出现。
-
公开(公告)号：CN103901395B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410123140.8
申请日：2014-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明涉及一种冲击噪声环境下相干信号波达方向动态跟踪方法。本发明包括：获取信号采样数据；对接收到的信号数据矢量进行类归一化预处理；将均匀线阵划分为若干个子阵；将经过前后向空间平滑的接收数据矢量带入PAST算法，得到信号子空间；对信号子空间的数据使用MUSIC算法进行处理，经谱峰搜索获得目标信号波达方向；令t=t+1，得到下一块拍数对应的信号波达方向角度，直到达到最大快拍数，实现冲击噪声环境下相干信号源的DOA动态跟踪。本发明的方法采用投影子空间逼近跟踪算法，能对入射信号的信号子空间进行实时地跟踪，然后采用MUSIC方法对信号波达方向进行精测，该方法稳健性高，跟踪效果好。
-
公开(公告)号：CN104991236A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510340888.8
申请日：2015-06-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种单基地MIMO雷达非圆信号相干源波达方向估计方法。获取信号采样数据；对接收信号进行降维处理；对降维后的数据矩阵进行修正的空间平滑处理；对平滑后的相关矩阵进行特征分解；(5)构造求根多项式，获得目标的角度估计。本发明的方法对接收信号进行降维处理，使计算效率大大提高，且几乎不会对估计性能造成影响；充分利用非圆信号的特性，从而提高了对接收数据的利用率，提高了DOA估计的性能；通过对空间平滑的解相干方法进行修正，使其适用于非圆信号测向的情况，可以有效的估计非圆信号情况下相干信源的波达方向。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
190
records
(took 0.035 seconds)
