-
公开(公告)号：CN106452625B
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201610880914.0
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多目标绿色认知无线电系统参数生成方法。建立多目标绿色认知无线电参数设计模型，确定需要优化的多目标问题所对应的适应度函数形式。设计量子多目标多种群共生进化方法，通过量子多目标多种群共生进化方法，对种群中所有量子粒子的量子速度和位置进行更新，并使用非支配位置排序和位置拥挤度计算。使用多目标多种群共生进化方法实现确保可靠性的多目标绿色认知无线电参数设计。根据所得到的最终的非支配位置集，确保可靠性的多目标绿色认知无线电系统根据用户的实际需要选取相应的参数设计方案。本发明的使用范围广泛，能应用在现有绿色认知无线电参数设计方法所不能很好解决的确保可靠性的绿色认知无线电系统。
-
公开(公告)号：CN109270485A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811017339.7
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/16
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及一种基于量子细胞膜优化机理的空时测向方法，包括以下步骤：获取信号时域数据、信号快拍采样和对采样数据进行时域延迟；构造极大似然估计的极大似然估计方程，进行量子物质群的初始化，并且构造适应度函数；选取精英量子个体，对精英量子个体进行局部搜索；划分量子个体类型；高浓度脂溶性量子个体自由扩散；高浓度非脂溶性量子个体运动；低浓度量子个体运动；生成新一代的量子物质群；判断是否达到最大迭代次数。本发明设计的基于量子细胞膜优化机理的空时测向方法，解决了极大似然类估计方法计算量大的难题，可快速得到较为精确的信号角度和频率的联合估计结果，易于在工程应用中实时处理。
-
公开(公告)号：CN109213531A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811015884.2
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F9/4401 , G06F8/61 , G06F8/41
Abstract: 一种基于EMIF16的多核DSP上电自启动的简化实现方法，属于嵌入式设备上电自引导技术领域。本发明经过三级加载过程，通过修改CMD文件，将多核程序进行分段化存储，并编写程序烧写函数和二级引导程序，使得多核程序的编译和烧写过程能在同一个CCS工程下完成，最终正确实现多核DSP程序的上电自启动。本发明提供的方法摒弃了目前多核DSP上电自启动的繁琐处理过程，无需将多核程序分别建立工程进行编译，省略了手动合成多个映像文件的步骤，提高了多核程序加载的效率；采用在工程中编写烧写函数的方法，使得多核程序烧写方便；上电加载过程简单，程序可读性更强，极大地缩短了调试周期，可以实现多核DSP软件的正确、可靠加载运行。
-
公开(公告)号：CN109190978A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811017379.1
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于量子鸟群演化机制的无人机资源分配方法，属于无人机自主控制领域。本发明方法的步骤为：建立无人机资源分配模型；确定无人机执行任务的种类，初始化量子鸟群；根据适应度函数进行适应度计算，并确定群体的全局最佳位置；通过量子旋转门和量子非门更新量子位置并测量；根据适应度函数进行适应度计算；更新每只量子鸟的局部最佳位置和整个群体的全局最佳位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出群体全局最佳位置，并映射为任务资源矩阵。本发明充分考虑到无人机执行不同任务时对资源的需要不同，以较少的时间代价获取资源配置比最优的无人机资源分配方案，同时满足无人机性能要求，得到更加合理的无人机资源分配方案。
-
公开(公告)号：CN109041073A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811017286.9
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络领域，具体涉及一种自供能无线传感器网络最优节点放置方法。首先建立网络模型，将监测区域建立于二维的栅格之中，构建NP问题模型，最小化集合覆盖问题，然后初始化量子猴群，对于量子猴子，从三种量子演化机制依概率选择一种进行演化更新位置，确定每次迭代中，量子猴子的量子位的量子演进方式，之后更新量子猴群中猴子位置，并判断对应的传感器节点所放位置是否能将所有目标节点覆盖，更新每只量子猴子至今为止的局部最优位置，找到全局最优位置作为下一迭代量子位的共同演进方向，最终当前迭代次数达到预先设定的最大值。本发明能够保证网络的能量中立及目标的覆盖与连接性，同时使得传感器节点放置的数量最小化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108880734A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810531057.2
申请日：2018-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04K1/00 , H04K3/00 , H04B7/0456 , H04B7/08 , H04W72/04
Abstract: 本发明提供一种量子回溯搜索优化的CCFD‑Massive MIMO系统功率分配方法，包括：建立系统模型；初始化量子种群及系统参数，经映射规则，得到量子个体的映射态；计算量子个体的适应值，将量子种群中适应值最大的量子个体记为全局最优解；通过进化和交叉策略生成新的量子个体；根据映射规则得到新生成的量子个体的映射态，计算适应值，经贪婪选择，更新量子种群及全局最优解；如果迭代次数小于预先设定的最大迭代次数，返回第四步；否则，终止迭代，输出全局最优解，得到最佳功率分配方案。本发明有效提高了频谱利用率，充分考虑了基站和用户的自干扰、互干扰，很大程度上提高了系统的保密容量，为复杂系统的功率分配问题提供了一种新的解决方法。
-
公开(公告)号：CN108828503A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810589958.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于量子模因演化机理的波束空间测向方法，属于阵列信号处理领域。主要步骤为:对信号采样数据进行波束空间处理，得到波束空间的极大似然目标方程；初始化量子模因方法的种群；构造并计算适应度，记录优质量子个体；对量子个体进行演化，产生新的量子个体；将用演化后得到的新种群与原种群合并，并选择新种群；对优质量子个体进行局部搜索，寻找优质解；将全局最优量子个体映射到波达方向的角度空间，作为测向结果输出。本发明具有计算量小，稳定性高的优点，且能对相干源进行测向，解决了现有极大似然类测向方法计算量大，系统复杂，而特征分解类测向方法无法对相干信号源进行有效测向这一理论和技术难题。
-
公开(公告)号：CN105050110B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510271067.3
申请日：2015-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W24/02
Abstract: 本发明属于认知无线电网络的频谱感知领域，具体涉及一种在频谱感知过程中应用基于反向学习和混沌搜索的改进的头脑风暴优化方法提升次用户的能量传输效率的认知无线电网络的能效提升方法。本发明包括：设置能量传输效率；随机初始化N个感知时间集合，根据能量传输效率模型得到N个个体的适应度；迭代次数t的初始值设为0，最大迭代次数为Tmax；可行感知时间集合中的N个个体分组成M类；根据能效函数对N个个体进行评估。本发明在头脑风暴优化方法个体更新方式的基础上，添加反向学习和混沌搜索两种个体更新方式，提高全局搜索能力，从而避免陷入局部最优，快速有效地寻找到最优感知时间，提升次用户能量传输效率。
-
公开(公告)号：CN108614235A
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201810510981.2
申请日：2018-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种多鸽群信息交互的单快拍测向方法，建立均匀线阵单快拍采样信号模型；获得单快拍极大似然方程；初始化鸽群，并将其划分为三个子鸽群；计算鸽群中鸽子位置的适应度值，确定每个子种群的局部最优位置和整个鸽群的全局最优位置；更新基本鸽群的速度和位置，产生混沌权重；反向鸽群中的鸽子根据跳转操作更新位置；更新鸽子位置；确定子鸽群中鸽子的局部最优位置和整个鸽群的全局最优位置；更新信仰空间；最终输出的鸽群全局最优位置即为来波方向估计值。本发明实现了仅对单个快拍的数据进行处理从而得到对阵列接收信号的波达方向估计，降低了DOA估计的运算量，同时提高了系统的实时性，实现了对目标来波的高精度测向。
-
公开(公告)号：CN104374402B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201410571616.4
申请日：2014-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了种位置未知条件下的星敏感器/加速度计粗对准方法。利用星敏感器提供的相对于惯性空间的姿态转换矩阵将加速度计输出信息投影转换至惯性系,根据重力加速度在惯性系投影为常值这信息特性,设计Butterworth低通滤波器并对投影结果进行提取,进而根据提取信息解算得到载体姿态角的粗略估算结果,完成粗对准过程。本发明方法使得粗对准过程不受惯性组件测量误差影响,不需要已知位置信息,适用于载体摇摆和升沉等运动,扩大了粗对准方法的使用范围,增强了捷联惯导系统粗对准方法的适用性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
190
records
(took 0.03 seconds)
