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公开(公告)号：CN115086994B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210593252.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络层次路由协议，包括：建立无线传感器网络系统模型；设定网络参数并初始化网络状态，网络开始运行；建立当前无线传感器网络簇首配置成本函数；初始化量子凤蛾群并设定参数；定义并计算量子凤蛾所分泌的毒液量；根据量子凤蛾所分泌毒液量对全部量子凤蛾排序；量子凤蛾依同等概率执行直线或环绕飞行运动，并在飞行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子凤蛾的量子位置；应用贪心选择策略，确定下一代量子凤蛾的量子位置；演进终止判断，输出当前无线传感器网络簇首配置结果；当前无线传感器网络稳定数据传输；无线传感器网络运行终止判断。本发明简单、高效、低复杂度，能耗效率高且能最大化网络寿命。
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公开(公告)号：CN112184594B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011096372.0
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种量子牧群机制自动演化PCNN的图像去噪方法，包括：根据椒盐噪声或高斯噪声的影响，得到含噪图像；对噪声污染后图像的进行强噪声滤波；计算自适应滤波窗口尺寸；建立自动演化PCNN图像滤波模型；初始化量子自私牧群的量子位置并设定参数；计算每个个体的适应值和生存价值；使用量子旋转门更新牧群领导者、牧群优势追随者、劣势追随者、牧群叛逃者以及捕食者的量子位置；判断是否达到量子牧群的最大迭代次数，是则终止迭代，返回最优参数；否则继续执行步骤六；输出牧群和捕食者的全局最优位置，并比较二者的生存价值，得出s个最优参数代入PCNN中，激活PCNN得到滤波图像并输出。本发明极大的提高了系统求解关键最优参数的效率和质量。
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公开(公告)号：CN115933633A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211218920.1
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法，以某片海域及相应空域内全部目标的地理位置为先验知识，使用模糊C均值聚类方法来智能获取平台各既定航标。平台搭载多架无人机和无人船向既定航标航行，在既定航标处暂缓航行，考虑多种约束条件并基于量子绸鱼优化机制，多架搭载无人机升空协同对若干空域目标执行既定任务后归航，多艘无人船下海协同对若干海域目标执行既定任务后归航，平台向下一既定航标航行直至到达目的地。仿真实验证明了基于量子绸鱼优化机制的机船协同任务分配方法的有效性，可应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN115718504A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211467803.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种基于量子闪蝶机制的无人机集群协同路径规划方法，包括：建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划模型；建立考虑可变航速和同时到达约束下的无人机集群协同路径规划代价函数；初始化量子闪蝶群并设定参数；定义并计算量子闪蝶所散发气味；根据量子闪蝶所散发气味值对全部量子闪蝶排序；量子闪蝶依次执行直线逃生和曲线逃生过程，并在逃生过程中使用模拟量子旋转门来演化量子闪蝶的量子位置。应用贪心选择策略，确定下一代量子闪蝶的量子位置。演进终止判断，输出无人机集群航路与航速矩阵。本发明在避障要求下额外考虑可变航速和同时到达约束，收敛速度快、收敛精度高且实现简单、参数较少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113313262B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110684852.7
申请日：2021-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N10/20
Abstract: 本发明提供一种基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法，包括如下步骤：步骤一：建立智能抗干扰决策模型；步骤二：初始化量子球队人员分配；步骤三：令量子球队两两对抗，进行淘汰赛；步骤四：决出冠军，进行比较；步骤五：判断t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，y＝1后返回步骤三继续执行；步骤六：输出最后一赛季的冠军球队人员分配作为最优解。本发明所设计的基于量子世界杯竞争机制的智能抗干扰决策方法能够得到比粒子群算法更优秀的结果，说明了本方法的可靠性，能在创建少量种群的情况下进行运算而不会陷入局部最优解。
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公开(公告)号：CN115086994A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210593252.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络层次路由协议，包括：建立无线传感器网络系统模型；设定网络参数并初始化网络状态，网络开始运行；建立当前无线传感器网络簇首配置成本函数；初始化量子凤蛾群并设定参数；定义并计算量子凤蛾所分泌的毒液量；根据量子凤蛾所分泌毒液量对全部量子凤蛾排序；量子凤蛾依同等概率执行直线或环绕飞行运动，并在飞行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子凤蛾的量子位置；应用贪心选择策略，确定下一代量子凤蛾的量子位置；演进终止判断，输出当前无线传感器网络簇首配置结果；当前无线传感器网络稳定数据传输；无线传感器网络运行终止判断。本发明简单、高效、低复杂度，能耗效率高且能最大化网络寿命。
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公开(公告)号：CN113115456B
公开(公告)日：2022-07-12
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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公开(公告)号：CN113596951A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202111027480.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供基于量子礁鲨机制的无线传感器网络分簇路由方法。此方法采用与LEACH相同的按“轮”周期运行方式，每轮包括动态成簇、动态簇首竞争和稳定数据传输三个阶段，以优化节点监测及控制数据在网络中的路由传递，均衡网络能耗，延长网络生命周期。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，若需要则采用量子礁鲨优化机制实现WSN节点动态成簇，以避免“热区”，其仿生于礁鲨捕食过程并结合模拟量子旋转门来演化量子礁鲨量子态，收敛速度快、收敛精度高，且具有更好的鲁棒性；在动态簇首竞争阶段，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轮的网络特征来选举最优簇首。
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公开(公告)号：CN113378103A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110611610.5
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 发明公开了一种强冲击噪声下相干分布源动态跟踪方法，具体是在强冲击噪声下设计了一种加权范数分数低阶相关矩阵，在此基础上设计基于加权范数低阶相关矩阵的极大似然动态跟踪方法进行相干分布源动态跟踪，并通过量子标杆学习机制快速得到跟踪结果。本发明设计了更具鲁棒性的基于量子标杆学习机制的相干分布源动态跟踪方法，在强冲击噪声下设计了加权范数分数低阶相关矩阵，并利用极大似然跟踪方法实现了动态跟踪。设计了加权范数分数低阶相关矩阵，能够分辨相干信源，在强冲击噪声下实现了对动态目标的有效跟踪，设计的量子标杆学习机制可以对加权范数分数低阶相关矩阵极大似然方程进行高精度求解，快速准确的得到跟踪结果。
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