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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: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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公开(公告)号:CN104537185A
公开(公告)日:2015-04-22
申请号:CN201510012377.3
申请日:2015-01-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子蝙蝠搜索的天线阵稀疏构建与方向图综合方法,基于量子蝙蝠搜索机制,获得离散量子蝙蝠群体的全局最优位置,将其映射为一种稀疏天线阵列;在前述所构建的天线稀疏阵列的基础上,基于量子蝙蝠搜索机制,获得连续量子蝙蝠群体的全局最优量子位置及其映射的最优位置,从而获得天线阵的最优激励幅度。
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