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公开(公告)号：CN117970233B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410158426.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/232 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为解决现有方法在信源个数未知以及处于冲击噪声环境下时，利用谱峰搜索，无法同时保证低复杂度和高精准度的问题。本发明将聚类思想与量子优化理论引入吉萨金字塔建造机制中设计多峰量子吉萨金字塔建造机制，利用聚类环节和量子计算理论设计模拟量子旋转门，改进其演进策略，提升机制收敛速度与全局收敛性能；构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵，并通过对角加载技术对协方差矩阵修正，设计基于m‑Capon方法的空间谱函数；最后利用多峰优化机制对空间谱函数进行搜索，实现对信源数和波达方向的联合估计。
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公开(公告)号：CN118334512B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410364298.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于SSIM及级联深度神经网络的SAR图像目标识别方法及系统。所述方法包括：对SAR图像进行预处理；利用结构相似衡量指标对SAR图像进行粗类别划分；利用卷积层、池化层、全连接层、批归一化层、空洞空间金字塔池化模块及幻想组块构成浅层网络，对SAR图像进行粗分类，利用卷积层和卷积块注意力模块构建级联模块，筛选粗类别特征，并对筛选后的特征进行权重划分；融合筛选并权重划分后的粗类别特征，利用多个幻想组块构建深层网络，对SAR图像进行细分类；将待识别SAR图像输入训练好的目标识别模型，获取目标识别结果。本发明提高了深度网络对SAR图像的识别性能同时改善了由于样本不足造成网络分类性能大幅度下降的问题。
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公开(公告)号：CN118330549A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410364777.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声下基于复合熵的宽带测向方法及系统。该方法包括：在冲击噪声下构建基于聚焦中值离差复合熵的低阶矩阵，建立基于复合熵的低阶矩阵的加权信号子空间拟合宽带信号测向模型，所设计宽带信号测向模型在冲击噪声环境下能有效测向，且具有良好的解相干能力；设计连续量子白骨顶鸡搜索机制求解加权信号子空间拟合宽带信号测向模型，能够在减少计算量的情况下，提高求解精度，使宽带测向估计结果更准确和具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118276604A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410363847.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于豆芫菁群机制的多无人机航迹规划方法及系统，属于无人机规划技术领域。为了解决在面对城市防护和调度任务时，现有无人机航迹规划方法复杂、搜索速度慢、威胁代价大、抗干扰和抗噪声能力差，且受不同威胁时判定不明确的问题。本发明仿生于豆芫菁群在捕食途中遇到外部威胁时分泌斑蝥素对后来群体的警示作用，引入分级制度，并结合威胁因子和弥散因子定义转移概率，平衡了最小威胁代价和最短路径条件下的从起点到终点的最优航迹，保证了在多威胁条件下路径规划的安全性和有效性，使得基于豆芫菁群的无人机集群航迹规划更倾向于综合威胁较小，航行代价较低的路径。
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公开(公告)号：CN118226370A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410364523.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声环境下基于量子斑马机制的多无人机测向方法及系统。该方法包括：根据待测信源数目和组阵无人机数目确定待测阵列结构是均匀线阵还是非均匀线阵；建立待测阵列对应的阵列测向模型，基于阵列测向模型推导获取无穷范数加权分数低阶矩阵和导向矢量矩阵；根据无穷范数加权分数低阶矩阵和导向矢量矩阵计算得到方向估计的极大似然函数；将量子机制与斑马优化算法结合，将待测信源的波达方向角估计值作为量子斑马实际位置，量子斑马的量子位置与实际位置经映射函数一一对应，将极大似然函数值作为适应度值，利用改进的斑马优化算法迭代获取最优量子位置，最优量子位置对应的实际位置即为使极大似然函数值最小的估计方向角矢量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117970233A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410158426.3
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/232 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种相干分布源的信源数与波达方向联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为解决现有方法在信源个数未知以及处于冲击噪声环境下时，利用谱峰搜索，无法同时保证低复杂度和高精准度的问题。本发明将聚类思想与量子优化理论引入吉萨金字塔建造机制中设计多峰量子吉萨金字塔建造机制，利用聚类环节和量子计算理论设计模拟量子旋转门，改进其演进策略，提升机制收敛速度与全局收敛性能；构造基于拉普拉斯核相关熵的低阶协方差矩阵，并通过对角加载技术对协方差矩阵修正，设计基于m‑Capon方法的空间谱函数；最后利用多峰优化机制对空间谱函数进行搜索，实现对信源数和波达方向的联合估计。
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公开(公告)号：CN117970227A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410158427.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种在强冲击噪声下基于相干分布源的幅相误差和角度参数联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为了解决现有相干分布源测向方法受强冲击噪声或幅相误差影响，或导致性能恶化甚至失效，或不能直接去相干，不能对幅相误差进行校正的问题。本发明是在强冲击噪声下设计了一种均值滤波器对接收数据进行去冲击预处理，基于预处理数据的极大似然方程对幅相误差和角度参数进行联合估计，并通过量子流向机制快速得到估计结果，解决现有的相干分布源测向方法在强冲击噪声环境和存在幅相误差时性能恶化而且不损失阵列孔径不能去相干的技术难题。
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公开(公告)号：CN119966454A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510078005.4
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种量子猎鹿机制的智能反射面稀疏方法，首先对包含基站、智能反射面和接收端的信号传输系统进行建模，得到接收端接收到的信号；再对稀疏智能反射面进行系统容量计算方法的建模，得到稀疏后接收端的信息传输速率；初始化猎鹿种群每只猎鹿的量子速度和位置，并判断执行探索行为或是开发行为；记录更新后每只猎鹿的位置，带入适应度函数计算适应度值，更新全局最优位置和局部最优位置；最后得到全局的最优位置。本发明通过群智能优化算法自动优化反射单元布局，寻找反射元布局的最优解；并在原有算法的基础上结合量子编码，对算法进行离散化处理，提出了一种量子猎鹿方法。本发明拥有更好的全局搜素能力和更高的收敛精度。
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公开(公告)号：CN119814507A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411934638.2
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于安哥拉兔搜索机制的通信信号调制识别方法及系统，涉及通信信号处理技术领域。本发明的技术要点包括：构建数字调制信号数据集；对数字调制信号数据集中数据进行预处理，获取训练集和测试集；基于训练集和测试集，利用安哥拉兔搜索机制优化求解支持向量机的超参数，超参数包括惩罚因子和高斯核；利用训练集训练具有最优超参数的支持向量机；利用训练好的支持向量机对待测通信信号进行调制识别。本发明解决了支持向量机因超参数选取不当出现的过拟合问题，在通信信号调制识别领域具有识别准确率高，收敛速度快等优点，并在低信噪比下也能获得良好的识别效果，具有更广泛的应用前景和场景，可适用于解决多类工程应用问题。
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公开(公告)号：CN118761210A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410761221.4
申请日：2024-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , H01Q21/00 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于白鹤群搜索机制的抗干扰天线阵稀疏方法，针对现有的利用稀疏阵解决高成本和设备的复杂性，并用智能优化算法对稀疏阵列进行阵形优化设计，降低阵列天线成本的同时保持阵列较低的副瓣电平这一技术指标。本发明不仅可以解决高成本和设备的复杂性问题，还针对电磁环境下的干扰，利用零陷技术抑制干扰。并且将天线阵稀疏问题以及零陷的形成设计成有约束的优化问题，利用白鹤群搜索算法对其进行优化设计，解决了现有天线阵稀疏构建方法的目标函数多为多个目标的权重之和，权重的选取对性能影响较大的问题，确保了找到一种在降低天线成本、抑制干扰的基础上，有较低的副瓣电平的天线阵稀疏方法。
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