-
公开(公告)号：CN113111304B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110357999.5
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种强冲击噪声下基于量子射线机理的相干分布源测向方法，包括：建立相干分布源的广义阵列流型，构造基于加权无穷范数低阶协方差矩阵的极大似然测向方程；计算更新后所有射线的适应度函数值，更新全局最优量子位置和局部最优量子位置；每条射线依概率从斯涅尔折射定律演化和随机演化两种演化规则中选择一种更新其量子位置；计算更新后所有射线的适应度函数值，更新全局最优量子位置和局部最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若未达到，返回步骤三；若达到则终止循环迭代，输出全局最优量子位置，经过映射变换为全局最优位置对应中心方位角和角度扩散的极大似然估计值。本发明在强冲击噪声环境下具有鲁棒性，突破现有应用局限。
-
公开(公告)号：CN113095464B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110357190.2
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种强冲击噪声下基于量子黏霉菌搜索机理的盲源分离方法，基于分离信号的最大化峰度这一独立性判据设计目标函数，该方法先利用Givens旋转变换降低计算量，再在给出的搜索范围内对目标函数寻优，利用所设计的量子黏霉菌搜索机理在该范围之内搜索目标函数的最优解及其对应的分离矩阵，从而实现盲源分离。所设计的方法可以实现在强冲击噪声环境下且低信噪比情况下混叠信号的盲源分离，具有收敛速度快、分离精度高、性能稳定等优势，拥有着广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN112947506B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110468435.9
申请日：2021-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供一种基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法，采用多Lamb涡流叠加技术和障碍物栅格等效技术来实现环境建模。本发明所提供的AUV全局路径规划模型包括决策变量设计、航行代价设计、约束条件设计和代价函数设计四部分，充分考虑了AUV航行路径的安全性、高效性和可靠性，将具有更好的实用性。本发明设计的量子鲨鱼优化机制，可以快速得到AUV全局路径规划路线，其仿生于鲨鱼捕食过程并结合模拟量子旋转门来演化鲨鱼量子态，收敛速度快、收敛精度高，且具有更好的鲁棒性。仿真实验证明了基于量子鲨鱼机制的AUV全局路径规划方法的有效性，且相对于传统的路径规划方法搜索速度更快、精度更高。
-
公开(公告)号：CN113115456A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110357285.4
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星系搜索机制的双层异构网络功率分配方法，包括：建立双层异构网络功率分配模型；初始化星体量子位置；更新量子旋转角，实现局部搜索的寻优搜索过程；判断是否达到最大循环次数K1，若未达到，返回步骤三；若达到，终止循环；选出更优的星系；判断是否达到最大循环次数K2，若未达到，返回步骤五；若达到，终止循环；判断标志变量flag；实现局部搜索的寻优搜索过程；判断是否达到最大循环次数K3，若未达到，返回步骤八；若达到，终止循环，将第g迭代中得到的作为最优结果，判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，返回到步骤三；若达到，则终止迭代，将第G次迭代中的最优星体位置输出。本发明能获得比其他的智能求解机制更优秀的系统性能。
-
公开(公告)号：CN113095464A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110357190.2
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种强冲击噪声下基于量子黏霉菌搜索机理的盲源分离方法，基于分离信号的最大化峰度这一独立性判据设计目标函数，该方法先利用Givens旋转变换降低计算量，再在给出的搜索范围内对目标函数寻优，利用所设计的量子黏霉菌搜索机理在该范围之内搜索目标函数的最优解及其对应的分离矩阵，从而实现盲源分离。所设计的方法可以实现在强冲击噪声环境下且低信噪比情况下混叠信号的盲源分离，具有收敛速度快、分离精度高、性能稳定等优势，拥有着广泛的应用前景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113093146A
公开(公告)日：2021-07-09
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。
-
公开(公告)号：CN112184594A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011096372.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种量子牧群机制自动演化PCNN的图像去噪方法，包括：根据椒盐噪声或高斯噪声的影响，得到含噪图像；对噪声污染后图像的进行强噪声滤波；计算自适应滤波窗口尺寸；建立自动演化PCNN图像滤波模型；初始化量子自私牧群的量子位置并设定参数；计算每个个体的适应值和生存价值；使用量子旋转门更新牧群领导者、牧群优势追随者、劣势追随者、牧群叛逃者以及捕食者的量子位置；判断是否达到量子牧群的最大迭代次数，是则终止迭代，返回最优参数；否则继续执行步骤六；输出牧群和捕食者的全局最优位置，并比较二者的生存价值，得出s个最优参数代入PCNN中，激活PCNN得到滤波图像并输出。本发明极大的提高了系统求解关键最优参数的效率和质量。
-
公开(公告)号：CN118839118A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410809733.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及一种强冲击噪声环境下的盲源分离方法与系统，本发明提供了一种新的无需参数设置的压缩变换函数以抑制加在观测信号上的冲击噪声，将经过函数变换后的信号进行短时傅里叶变换，得到抑噪后的观测信号的时频矩阵，在各频点上使用特征矩阵联合相似对角化算法进行分离，得到各频点分离信号，再使用最小失真法解决各频点分离信号的幅度模糊性，使用相邻频点幅度相关性的排序算法解决各频点分离信号的排序模糊性，最后对处理后的分离信号的时频矩阵进行逆短时傅里叶变换即可得到估计的源信号。本发明可以实现在强冲击且低信噪比噪声干扰观测信号的情况下依然可以实现有效的盲源分离，具有精度高、鲁棒性强等优势，应用前景广泛。
-
公开(公告)号：CN118777976A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410761211.0
申请日：2024-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式阵列DOA估计方法与系统，通过将传统冠状病毒群体免疫搜索机制与量子计算理论结合，设计了一种量子冠状病毒群体免疫搜索机制，利用复Givens旋转变换降低计算量，在给出的搜索范围内对目标函数寻优，利用设计的量子冠状病毒群体免疫搜索机制在该范围之内搜索目标函数的最优解及其对应的最优矩阵，实现盲源分离。然后将构建的部分校正阵列多观测信号输入到新的盲源分离算法中，实现子阵间相位偏差的恢复。最后在子阵间相位偏差被恢复的情况下，引入Root‑Music算法实现在低信噪比且小快拍数情况下的分布式阵列高精度测向。在小快拍数、低信噪比且多目标情况下仍可以实现有效的误差校正和DOA估计，具有收敛速度快、精度高、性能稳定等优势。
-
公开(公告)号：CN112926825B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110079047.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06N3/006
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
45
records
(took 0.034 seconds)
