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公开(公告)号：CN107677273A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710810478.4
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于无人机多航迹规划技术领域，具体涉及一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法。步骤为：用栅格法将二维空间规划为若干正方形网格；建立无人机威胁约束模型；初始化量子蚁群，初始化量子信息素并将所有量子蚂蚁置于初始节点；所有量子蚂蚁根据禁忌搜索和量子信息素更新节点选择概率等机制完成路径搜索；根据最优路径的综合代价更新量子旋转角；使用模拟的量子旋转门更新量子信息素；将输出的最优路径存入航迹集合；判断航迹集合中的航迹个数是否到达最大航迹个数；将航迹集合中的航迹依长度排序供无人机选择。将传统蚁群算法的启发式搜索机制与量子计算和禁忌搜索相结合，提供一种获取多条选择路径的集群无人机航迹规划方法。
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公开(公告)号：CN107436429A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710832741.X
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供的是一种冲击噪声环境下基于稀疏重构的极化双基地MIMO雷达参数估计方法。一，建立冲击噪声环境下的极化双基地MIMO雷达接收数据模型；二，对快拍采样数据做去冲击预处理；三，利用子空间旋转不变特性进行极化双基地MIMO雷达发射角参数估计；四，构造极化双基地MIMO雷达的稀疏字典集；五，稀疏重构极化双基地MIMO雷达接收角；六，判断是否达到最大迭代次数，若是，执行步骤七；否则令k＝k+1，返回步骤五；七，得到稀疏重构结果sk，利用索引集U得到极化双基地MIMO雷达的接收角信息，输出极化双基地MIMO雷达的发射角和接收角估计结果。本发明有更广泛的实用范围，能应用于现有的双基地MIMO雷达参数估计方法所不能解决的实际问题。
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公开(公告)号：CN107333317A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710562235.3
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于量子猫群搜索机制的多目标中继选择方法。一，建立中继系统模型。二，初始化三个量子猫群。三，对第1个量子猫群和第2个量子猫进行更新。四：对第3个量子猫群中的每一量子猫进行更新。五：将第3个量子猫群更新出的H个量子猫放入非支配解集中。对非支配解集中的量子猫进行非支配解排序和拥挤度计算，保留前H个量子猫作为非支配解。将第3个量子猫的解群替换为非支配解集中的解。六：对非支配解集和演化单目标的量子猫群进行操作。七：如果进化没有终止，返回步骤三，否则，终止迭代，输出非支配解集中的非支配解。本发明可以同时考虑输出端信噪比和网络能量效率来解决多目标中继选择问题，适用性强，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN107231214A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710436096.X
申请日：2017-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L1/00 , H04B1/7105 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的是一种基于演化混沌量子神经网络的最优多用户检测方法。建立最优多用户检测模型；初始化混沌量子神经网络的初始参数，激活混沌量子神经网络获得近似最优解；初始化量子个体，把第一个量子个体的二进制测量态赋值为混沌量子神经网络的输出值；构造适应度函数，计算适应度；使用模拟的量子旋转门演化量子个体的量子态和获得新的测量态；对于每个量子个体的二进制态，激活演化混沌加扰的量子神经网络演进机制产生一个次优解；计算每个量子个体的适应度函数值，找到全局最优解；输出全局最优解作为多用户检测的最优结果。本发明具有非常优秀的抗多址干扰能力和抗远近效应能力，且应用范围广，能够在短时间内获得最优的检测结果。
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公开(公告)号：CN103147514B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201310081822.2
申请日：2013-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: E04B1/61
Abstract: 一种基于夹芯结构的嵌板连接系统。本发明涉及的是一种能够实现稳固连接的夹芯板结构连接系统。本发明包括两块面板、固定支座和芯子，其特征在于：面板带有L型卡头，卡头的一边垂直于面板，另一边有突牙并与面板连接在一起，两块面板中间填充有芯子，J型槽的两端分别嵌入在两个L型卡头与面板的空隙中，固定支座安装在连接件的接缝处，固定支座内有与L型卡头相配合的凹槽。本发明的系统结构形式简单，卡头和凹槽通过夹芯对结构的压力连接在一起，采用这种连接形式，易于装卸；可适应硬塑料，铝合金，钢材等材质的板类结构，应用范围较广；中间夹芯层使得结构承受载荷能力不降低质量却实现了轻量化；支座两侧的三角形护翼可以保护连接部位，同时提高结构的抗弯能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107396375B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710606778.0
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明针对在求解目标覆盖中最佳等效工作传感器分布的问题时，现有方法的寻优结果差、收敛速度慢以及联合感知概率更高时失效的缺点，提出了一种新的异构传感器网络最佳目标覆盖方法。本发明解决了当前头脑风暴优化算法无法应用于离散问题的缺点，拓宽了头脑风暴算法的应用范围。仿真结果表明，与现有的经典目标覆盖方法相比，本发明的收敛速度与收敛精度更优，从而证明了本发明的有效性。在相同条件下，联合感知概率约束更严格时传统方法将会失效，而本方法则仍然可行。本发明将头脑风暴过程中的方案交流融合体现在新方案的产生方式中，比原有头脑风暴算法的方案交流更广泛，更接近真实的头脑风暴过程。
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公开(公告)号：CN107333317B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710562235.3
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于量子猫群搜索机制的多目标中继选择方法。一，建立中继系统模型。二，初始化三个量子猫群。三，对第1个量子猫群和第2个量子猫进行更新。四：对第3个量子猫群中的每一量子猫进行更新。五：将第3个量子猫群更新出的H个量子猫放入非支配解集中。对非支配解集中的量子猫进行非支配解排序和拥挤度计算，保留前H个量子猫作为非支配解。将第3个量子猫的解群替换为非支配解集中的解。六：对非支配解集和演化单目标的量子猫群进行操作。七：如果进化没有终止，返回步骤三，否则，终止迭代，输出非支配解集中的非支配解。本发明可以同时考虑输出端信噪比和网络能量效率来解决多目标中继选择问题，适用性强，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN109109328B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201811238580.2
申请日：2018-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B29C65/48
Abstract: 本发明公开了一种表面无凸起的复合材料夹层板的胶接连接结构及其制备方法，属于材料结构领域。本发明提供的结构为连接件A的玻璃纤维增强面板与连接件B的玻璃纤维增强面板形成相互契合的齿型连接，连接件A和B之间使用环氧复合材料粘接剂进行粘接，连接件A的泡沫芯材长度与玻璃纤维增强面板长度一致，连接件B的泡沫芯材长度在连接件B的面板纤维转折处断开，保证插入时与连接件A的契合，使用保温胶水粘接泡沫芯材。本发明复合材料夹层板胶结方式与传统复合材料夹层板胶结方式相比，齿型连接使得胶结面积增加，能够有效保证胶结强度的提升，并且连接后表面无突起，使得结构更符合实际应用，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN106254008B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610880913.6
申请日：2016-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: 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。
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公开(公告)号：CN106447026B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610821170.5
申请日：2016-09-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的一种基于布谷鸟和声搜索机制的IIR数字滤波器生成方法。进行初始化，对布谷鸟和声记忆库中每个布谷鸟和声进行适应度值计算，初始化信仰空间的形势知识和规范知识；从布谷鸟和声记忆库中随机选取一个布谷鸟和声音调，若rand1 PAR，则更新布谷鸟和声音调；若新布谷鸟和声的适应度值小于布谷鸟和声记忆库中最大布谷鸟和声的适应度值，则进行替换；随机对布谷鸟和声记忆库中布谷鸟和声进行改变，计算适应度值并选择适应度值较小的布谷鸟和声，更新信仰空间的形势知识和规范知识；循环迭代输出形势知识中的最优布谷鸟和声，即为IIR数字滤波器的参数。具有收敛速度快和性能好的显著特点。
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