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公开(公告)号：CN105954731B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201610265227.8
申请日：2016-04-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种冲击噪声下基于免疫布谷鸟搜索的双基地MIMO雷达测向方法。实现步骤如下：获取采样数据；无穷范数归一化处理，获得加权信号协方差矩阵；设定参数并初始化信仰空间；初始化鸟蛋，计算适应度并降序排列，搜寻最优鸟蛋；文化机制制备疫苗；利用Lévy飞行更新鸟蛋，计算适应度并用贪婪选择策略选择；通过重筑新巢更新鸟蛋，计算适应度并用贪婪选择策略选择；根据适应度值降序排列，对较差鸟蛋接种疫苗，计算适应度并以模拟退火机制选择；根据适应度值降序排列，找到并记录最优鸟蛋；判断是否达到最大迭代次数：若未达到继续迭代，否则输出DOD与DOA的估计值。该方法收敛速度快、估计精度高、去相干能力强、抗冲击噪声能力佳，有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN107656239A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710722329.2
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/782
CPC classification number: G01S3/782
Abstract: 本发明提出了一种极化敏感阵列下的相干信源测向方法，属于极化敏感阵列信号处理领域。本发明公开的方法的步骤为：(1)建立极化敏感阵列测向模型；(2)初始化种群中的量子花粉，确定全局最优量子花粉；(3)每个量子花粉依概率生成一个新的量子花粉；(4)把每个量子花粉映射为花粉，计算每个量子花粉的适应度并选择量子花粉；(5)使用量子差分演进机制产生新的量子花粉，并进行选择；(6)判断是否达到最大迭代次数：若达到最大迭代次数，执行步骤(7)；否则，令t＝t+1，返回步骤(3)继续迭代；(7)输出全局最优量子花粉的极大似然估计值。通过本发明提供的方法在信噪比低、快拍数小以及相干信源的情况下，都可以进行有效测向。
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公开(公告)号：CN107592674A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710810434.1
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法。步骤为：建立信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法模型；初始化量子蟑螂群的初始种群；构造食物浓度函数，获得全局最优量子位置；量子蟑螂根据两种量子演化规则进行量子旋转角更新，根据量子演化规则爬行获得新的量子位置；把每只量子蟑螂新产生的量子位置映射为位置，更新每只量子蟑螂记忆中的自身最优量子位置和全局最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若没有达到最大迭代次数，迭代次数加1，返回到第四步继续迭代，否则进入到下一步骤；结束迭代，输出资源分配结果。本发明将量子计算与蟑螂搜索机制相结合，具有搜索速度快和全局搜索能力强的优点。
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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。
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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。
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Patent Agency Ranking
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。
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公开(公告)号：CN106385702A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610811066.8
申请日：2016-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: Y02D70/34 , Y02D70/39 , H04W40/16 , H04B7/15542 , H04W40/22
Abstract: 本发明涉及一种通过对中继选择的组合目标使用量子教与学搜索机制来实现的均衡考虑最大平均网络效益和公平性折中的量子教与学搜索机制的中继选择方法。本发明包括：(1)建立多用户中继系统模型，(2)初始化班级，(3)教阶段，(4)学阶段，(5)对于新的量子学员，根据前述映射规则将其映射为整数解，(6)从更新后的量子学员，(7)得到中继选择方案。本发明解决了整数规划的中继选择问题，并设计新颖的基于量子教与学算法的中继选择方法作为演进策略，所设计的方法具有收敛速度快，收敛精度高的优点。
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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。
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公开(公告)号：CN103147514A
公开(公告)日：2013-06-12
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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公开(公告)号：CN107592674B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201710810434.1
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法。步骤为：建立信能协同传输的OFDM中继网络资源分配方法模型；初始化量子蟑螂群的初始种群；构造食物浓度函数，获得全局最优量子位置；量子蟑螂根据两种量子演化规则进行量子旋转角更新，根据量子演化规则爬行获得新的量子位置；把每只量子蟑螂新产生的量子位置映射为位置，更新每只量子蟑螂记忆中的自身最优量子位置和全局最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若没有达到最大迭代次数，迭代次数加1，返回到第四步继续迭代，否则进入到下一步骤；结束迭代，输出资源分配结果。本发明将量子计算与蟑螂搜索机制相结合，具有搜索速度快和全局搜索能力强的优点。
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