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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：CN113095465A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110358000.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种量子大马哈鱼洄游机制演化博弈的水下无人集群任务分配方法，包括：建立水下无人集群任务分配模型；初始化量子熊群和人群位置；根据适应度函数计算量子熊群和人群的大马哈鱼密度；对量子熊群及人群的量子旋转角和位置进行更新；形成混合策略；判断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，并返回步骤三继续执行；输出所得最终混合策略G、G'、它们最大值所对应的策略即为收益期望最大的策略。本发明使用量子大马哈鱼洄游机制演化博弈论对水下无人集群进行任务部署分配，通过计算各部署所得到的损失比，调整部署分配方式，并通过混合策略优劣性判别所获得的混合策略的好坏，从而输出收益期望最高的部署分配方式。
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公开(公告)号：CN112947506A
公开(公告)日：2021-06-11
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。
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公开(公告)号：CN112039820A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010816144.X
申请日：2020-08-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种量子象群机制演化BP神经网络的通信信号调制识别方法，设计了加权Myriad滤波器结合所设计特征参数的数据集，进而利用量子象群机制来演化BP神经网络，获得神经网络的最优系统参数，使用具有最优权值和阈值的BP神经网络作为分类器对冲击噪声背景下的通信信号调制方式进行高效识别。所设计的方法可以在冲击噪声环境下得到最优的网络参数和分类识别效果，从而在冲击噪声和低混合信噪比等恶劣环境下获得较高识别率，突破现有神经网络调制识别的应用极限。
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公开(公告)号：CN115017934B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210279686.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种种群熵量子雷莫拉鱼搜索机制的欠定盲源分离方法，构建源信号恢复模型；构造和计算量子雷莫拉鱼适应度，将初始估计信号转换为一个量子个体，将种群分为两个子种群，确定子种群全局最优量子位置；采用相同策略更新量子雷莫拉鱼量子位置；使用贪婪选择策略更新量子雷莫拉鱼量子位置，更新两个子种群全局最优量子位置；计算各个子种群种群熵，根据种群熵对子种群中部分量子个体迁移；迭代至最大次数，比较两个子种群全局最优位置适应度值，将适应度值最小位置作为整个种群全局最优位置，输出此位置作为新的初始估计信号#imgabs0#根据#imgabs1#设置对源信号进行恢复。本发明具有更高的有效性和鲁棒性，对目标函数进行快速高精度求解，收敛性能优越。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115942494A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211542384.0
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W72/53 , H04W72/542 , H04W72/543 , G06N3/006 , H04B7/0413 , H04B7/145 , H04W12/122
Abstract: 本发明提供一种基于智能反射面的多目标安全MassiveMIMO资源分配方法，将野马群智能与支配关系相结合，设计了解决多目标连续优化问题的多目标野马优化算法，改进了原始野马群智能执行放牧行为、交配行为的位置更新公式，并且舍弃了野马群智能分组优化的模式，突破了已有野马优化算法只能解决单目标优化问题的应用局限。针对基于智能反射面的安全MassiveMIMO通信系统，以最大化合法用户处的信息传输速率、最小化非合法用户处的信息传输速率为目标利用多目标野马群智能优化每个反射元的相移控制角和基站功率传输矩阵，本发明同时优化智能反射面中每个反射元的相移控制角和基站功率传输矩阵，提升系统的资源利用率。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN113595903A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110783612.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/715 , H04L12/721 , H04L12/733 , H04W24/02 , H04W52/02 , H04W52/06 , H04W84/18 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于FCM分簇拓扑的无线传感器网络节点休眠调度方法，规定网络按“轮”周期运行，在动态成簇阶段，根据当前网络状态判断是否需要动态成簇，若需要则采用模糊C均值聚类FCM实现成簇阶段；在冗余节点判断阶段，根据某节点覆盖区域内邻居节点的位置分布情况来判断该节点是否冗余；在动态簇首选举阶段，综合考虑节点剩余能量、节点与基站距离、节点与簇内其他节点距离三个因素并结合当前网络状态来选举最优簇首；在冗余节点休眠调度阶段，调度非簇首冗余节点休眠、簇首冗余节点工作；在稳定数据传输阶段，本发明优化了数据转发传递路径，减少了网络能耗，延长了整个网络的生命周期。
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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。
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