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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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Patent Agency Ranking
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：CN107658573A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710725355.0
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于量子搜寻者搜索机制的圆环阵方向图综合方法。实现步骤为：建立圆环阵模型；初始化量子搜寻者群；计算量子搜寻者所在位置和量子位置的适应度值；更新量子搜寻者搜索机制的搜索步长和搜素方向；根据演化规则更新量子位置；计算量子搜寻者新位置下的适应度值，确定个体历史最优量子位置，并确定全局最优量子位置；如果达到最大迭代次数，输出全局最优量子位置；把全局最优量子位置映射为圆环阵的参数，带入方向图函数，得到其对应的归一化方向图。该方法结合了量子计算与搜寻者搜索机制的优势，具有搜索速度快、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：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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