公开(公告)号：CN116756599A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310548346.4

申请日：2023-05-16

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  谷晓苑 ,  贾克 ,  王钦弘 ,  任立群 ,  杜子怡 ,  马静雅 ,  郭颖 ,  苏彦文

IPC: G06F18/23213 ,  G06N3/006 ,  G06N10/60

Abstract: 本发明提供一种基于量子毒爆虫爆破机制的欠定混合矩阵估计方法，是一种具有更好有效性和鲁棒性的基于量子毒爆虫爆破机制的欠定混合矩阵鲁棒估计方法，解决了现有混合矩阵估计方法对初始聚类中心选择、噪声及异常值过于敏感的工程难题。本发明设计了加入单源点检测信号预处理模型，构建初始种群生成策略，将量子计算与毒爆虫爆破机制结合，设计了量子毒爆虫爆破机制，然后将量子毒爆虫爆破机制对混合目标函数寻优得到的最优解作为均值聚类初始聚类中心，构建量子毒爆虫爆破机制和K‑means聚类方法联合的欠定混合矩阵估计方法。

公开(公告)号：CN114167347B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202111421629.X

申请日：2021-11-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  王钦弘 ,  程建华 ,  崔志华 ,  陈梦晗 ,  杜子怡 ,  狄妍岐 ,  赵立帅 ,  武文道

IPC: G01S3/14 ,  G06F17/16 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下互质阵列的幅相误差校正和测向方法，首先采用外加辅助源的校正算法得出幅相误差的粗估计值，再用量子哈里斯鹰算法在粗估计相位误差周围进行搜索，可以实现在极低信噪比下对幅相误差进行更精确的估计。同时，在冲击噪声下互质阵列的波达方向估计问题上，本发明所设计的基于量子哈里斯鹰机制的分数低阶协方差结合虚拟矩阵的极大似然测向方法，可在相同信噪比下取得比其他传统算法更低的均方根误差，其中引入的虚拟阵列和空间平滑算法，可有效提高互质阵列的空间自由度。

公开(公告)号：CN115600081A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211218909.5

申请日：2022-10-07

Applicant: 哈尔滨工程大学(CN)

Inventor： 高洪元 ,  王钦弘 ,  孙志国 ,  杜子怡 ,  孙贺麟 ,  刘亚鹏 ,  郭瑞晨 ,  白浩川 ,  狄妍岐 ,  刘凯龙

IPC: G06F18/00 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开了一种冲击噪声下互质阵列的幅相误差自校正和测向方法，属于阵列信号处理领域。本发明不需要设置额外校正源，即可实现幅相误差校正和波达方向估计，提升了实际应用的实时性。传统的WF自校正方法对初次测向精度有较高要求，否则极易陷入局部最优值，本方法首先采取无穷范数加权结合分数低阶相关矩阵提升算法在冲击噪声下的稳定性，并采用精英学习量子麻雀搜索机理进行相位误差搜索，可以在初次测向精度较低的情况下搜索出精确的相位误差值，并将相位误差和幅度误差进行独立搜索与估计，可进一步提升自校正方法的稳定性。

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

Inventor： 高洪元 ,  陈世聪 ,  王金哲 ,  郑雅晴 ,  白浩川 ,  狄妍岐 ,  陈暄 ,  杜子怡 ,  辛政志

IPC: H04W24/02 ,  H04W24/06 ,  H04W40/32 ,  H04W84/18

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。

公开(公告)号：CN114501428A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210091475.0

申请日：2022-01-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  赵立帅 ,  赵琳 ,  程建华 ,  狄妍岐 ,  杜亚男 ,  王钦弘 ,  杜子怡

IPC: H04W12/02 ,  H04W16/22 ,  H04W72/04 ,  H04B7/0426 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种智能反射面的安全Massive MIMO系统资源分配方法，包括：建立基于智能反射面的安全Massive MIMO系统模型；初始化量子天牛群；确定量子天牛群中每只量子天牛的左须和右须的量子位置及适应度；更新量子天牛群中每只量子天牛的量子速度、速度和量子位置；更新每只量子天牛的局部最优量子位置、整个量子天牛群的全局最优量子位置，更新步长、惯性权重及左右须之间的距离；判断是否达到最大迭代次数，将最佳资源分配方法输出；本发明设计了量子天牛群搜索机制，应用智能反射面在限制窃听容量的同时最大化系统容量，提高Massive MIMO系统的安全性能以及资源利用率。

公开(公告)号：CN114167347A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111421629.X

申请日：2021-11-26

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  王钦弘 ,  程建华 ,  崔志华 ,  陈梦晗 ,  杜子怡 ,  狄妍岐 ,  赵立帅 ,  武文道

IPC: G01S3/14 ,  G06F17/16 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下互质阵列的幅相误差校正和测向方法，首先采用外加辅助源的校正算法得出幅相误差的粗估计值，再用量子哈里斯鹰算法在粗估计相位误差周围进行搜索，可以实现在极低信噪比下对幅相误差进行更精确的估计。同时，在冲击噪声下互质阵列的波达方向估计问题上，本发明所设计的基于量子哈里斯鹰机制的分数低阶协方差结合虚拟矩阵的极大似然测向方法，可在相同信噪比下取得比其他传统算法更低的均方根误差，其中引入的虚拟阵列和空间平滑算法，可有效提高互质阵列的空间自由度。