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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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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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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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Patent Agency Ranking
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：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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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：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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