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公开(公告)号：CN107333317B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201710562235.3
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于量子猫群搜索机制的多目标中继选择方法。一，建立中继系统模型。二，初始化三个量子猫群。三，对第1个量子猫群和第2个量子猫进行更新。四：对第3个量子猫群中的每一量子猫进行更新。五：将第3个量子猫群更新出的H个量子猫放入非支配解集中。对非支配解集中的量子猫进行非支配解排序和拥挤度计算，保留前H个量子猫作为非支配解。将第3个量子猫的解群替换为非支配解集中的解。六：对非支配解集和演化单目标的量子猫群进行操作。七：如果进化没有终止，返回步骤三，否则，终止迭代，输出非支配解集中的非支配解。本发明可以同时考虑输出端信噪比和网络能量效率来解决多目标中继选择问题，适用性强，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN107578365B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201710810395.5
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子杂草寻优机制的小波数字水印嵌入和提取方法，属于信息隐藏技术领域。具体实现过程为：对水印图像进行二值化，并对二值化后的水印图像进行加密处理。把载体图像和加密后的水印图像变换到小波域中，在载体图像分成多个嵌入点，根据量子杂草寻优机制优化的不同参数，采用加性或者乘性规则嵌入水印，然后通过小波重构变换到时域完成水印的嵌入；水印的提取方法与嵌入方法对应，把含水印图像变换到小波域，在不同的嵌入点根据不同参数提取出置乱加密后的水印，整合成完整的水印，然后变换到时域中，通过置乱恢复得到提取出来的水印。和现有方法比较，该方法的不可感知性、鲁棒性及安全性都得到了提高，更具有实用性。
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公开(公告)号：CN107658573B
公开(公告)日：2020-07-28
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：CN106254008B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201610880913.6
申请日：2016-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: 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：CN108509840A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810106446.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子记忆优化机制的高光谱遥感图像波段选择方法，首先计算高光谱遥感图像所有波段的相关性向量或者相关性矩阵；对相关性向量或者相关性矩阵的每个元素求其倒数，并分别命名其为独立性向量或者独立性矩阵；依据所有波段的独立性向量或者独立性矩阵设定波段子空间独立性容量阀值，进行波段子空间划分，在每个波段子空间中选择一个波段，或从每个波段子空间内按比例选择波段，确定所选波段子集的维数；然后通过设计模拟人类认知过程的量子记忆优化机制并结合量子旋转门实现对最优波段子集的优化搜寻。本发明不仅适用于多维优化问题，同时也适用于高维优化问题，与已有算法相比分类精度高，运行时间短，更具有工程应用和推广价值。
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Patent Agency Ranking
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：CN107657098A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710834252.8
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于量子鸡群演化机制的环形天线阵列稀疏方法。1、建立环形天线阵列稀疏模型；2、设置初始参数；3、设计适应度函数；4、计算种群中每只鸡的适应度值，区分鸡的种类并划分子种群；5、6及7分别构建公鸡、母鸡和小鸡的量子矢量旋转角更新公式，更新量子矢量旋转角，更新的量子位置；8、过测量的方式转化为其{0,1}编码位置，计算该{0,1}编码位置的适应度值，并更新每只鸡的个体历史最优解和全局最优解；9：判断是否达到最大迭代次数。该方法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度，并在解决环形天线阵列稀疏构建的问题中具有很好的稀疏效果，很大程度的降低了天线阵列系统的复杂度和成本，达到了预期的要求。
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公开(公告)号：CN107578365A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710810395.5
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子杂草寻优机制的小波数字水印嵌入和提取方法，属于信息隐藏技术领域。具体实现过程为：对水印图像进行二值化，并对二值化后的水印图像进行加密处理。把载体图像和加密后的水印图像变换到小波域中，在载体图像分成多个嵌入点，根据量子杂草寻优机制优化的不同参数，采用加性或者乘性规则嵌入水印，然后通过小波重构变换到时域完成水印的嵌入；水印的提取方法与嵌入方法对应，把含水印图像变换到小波域，在不同的嵌入点根据不同参数提取出置乱加密后的水印，整合成完整的水印，然后变换到时域中，通过置乱恢复得到提取出来的水印。和现有方法比较，该方法的不可感知性、鲁棒性及安全性都得到了提高，更具有实用性。
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公开(公告)号：CN107256529A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710342909.9
申请日：2017-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种多目标量子蝙蝠演进机制的小波数字水印生成方法。建立设计模型，确定对应于多目标量子蝙蝠演进机制的关键参数。构造多目标小波数字水印系统最大值求解问题的多目标函数，量子蝙蝠根据目标函数值进行非支配量子位置排序和拥挤度计算，将非支配量子位置排序等级为1且拥挤度大的量子位置放入精英量子位置集。使用多目标量子蝙蝠演进机制更新量子蝙蝠的速度和量子位置，选择非支配量子位置，更新精英量子位置集。从最终的Pareto前端量子位置集中选择量子位置并映射为位置作为多目标小波数字水印的一种设计方案。本发明的实时性好且应用范围广泛，能够解决需要综合考虑不同指标要求的多目标小波数字水印设计这一技术难题。
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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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