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公开(公告)号：CN109358313B
公开(公告)日：2023-02-10
申请号：CN201811310188.4
申请日：2018-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/28
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域,具体涉及一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法。本发明步骤为：建立宽带信号采样模型；量子带电系统搜索演化机制参数初始化；计算所有带电粒子的适应度，按照降序方式排序；创建带电粒子的量子记忆库；更新带电粒子的带电量以及它们之间的距离；更新带电粒子的移动概率和所受合力；更新带电粒子的量子旋转角度、量子位置和速度；计算带电粒子的适应度，并按照降序方式排序，更新量子记忆库；判断是否达到最大迭代次数；输出量子带电系统全局最优量子位置映射成最优位置。本发明以量子带电系统搜索演化机制对宽带信号进行测向，减少了运算量和运算时间，提高了收敛速度和收敛精度，实现快速高精度测向。
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公开(公告)号：CN115499278A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211058165.5
申请日：2022-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于数字信号调制技术领域，具体涉及基于轻量级神经网络的MIMO信号调制识别方法。本发明为了解决传统方法识别MIMO系统信号时，出现先验条件限制以及特征识别准确度低、分类器模型复杂等问题，设计了一种轻量级网络，并进而提供了基于轻量级神经网络的MIMO信号调制识别方法。本发明提出的轻量级网络在获得基带信号，无需对信号做额外处理，不依赖先验条件，通过多维度权重卷积在保证特征多维度选择提取的基础上，大幅度减少了卷积过程所需的参数和计算量，并通过注意力模块取代部分卷积过程，从而进一步提升网络训练结果的准确性，在保证MIMO系统信号精确识别的基础上为轻量级网络在工程实践中的应用提供了新的可行性方案。
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公开(公告)号：CN110046326B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910349676.4
申请日：2019-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开一种时频DOA估计方法，包括：建立阵列接收的时域数据模型；对时域数据进行快拍采样；对快拍采样数据进行时频分析得到PWVD矩阵；计算时频平均的快拍采样数据PWVD矩阵；构造极大似然方程；初始化量子地雷量子位置；由极大似然方程构造适应度函数；模拟量子地雷爆炸过程获得量子弹片的量子位置；计算量子弹片量子位置映射态的适应度函数值，选择适应度大的优秀量子位置作为放置量子地雷的量子位置，用于引爆下一代的量子地雷，根据所有量子位置的适应度更新全局最优量子位置；达到最大迭代次数后，输出信号方位角最优估计值，本发明能在较短时间内得到较准确的非平稳信号DOA估计结果，并且在信号源为相干源的条件下仍有效。
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公开(公告)号：CN109683128B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910103535.4
申请日：2019-02-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明涉及一种冲击噪声环境下的单快拍测向方法，包括建立均匀线阵单快拍采样信号模型；构造基于高斯核的无穷范数协方差矩阵，获得基于高斯核的无穷范数单快拍极大似然方程；初始化非洲水牛种群；计算每头水牛位置适应度，记录每头水牛局部最优位置和整个非洲水牛群全局最优位置；更新水牛位置和水牛交流位置，产生斐波那契权重；利用斐波那契搜索策略更新每头水牛局部最优位置；计算每头水牛所在新位置的适应度，确定每头水牛的局部最优位置和非洲水牛群的全局最优位置；输出的非洲水牛群全局最优位置即为来波方向估计值。本发明在强冲击噪声等复杂环境下仅对单个快拍数据进行处理，降低DOA估计运算量，实现对接收信号波达方向有效估计。
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公开(公告)号：CN109829237B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910103520.8
申请日：2019-02-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N10/20 , H04B17/391
Abstract: 本发明涉及一种基于量子海鞘群的无线信道衰减模型拟合方法，具体为：设置Nakagami‑m分布的参数并获取Nakagami‑m逆累积分布的准确数据集；初始化海鞘群的量子位置及位置；对所有海鞘位置进行适应度评价，并确定食物的量子位置与位置；根据策略一或策略二依次更新选定的海鞘的量子旋转角、量子位置与位置；依次对选定的海鞘按照策略三更新量子旋转角、量子位置与位置；对所有海鞘位置进行适应度评价，并更新食物的量子位置与位置；最终输出的食物位置即为拟合方程的最佳系数，即可得到Nakagami‑m逆累积分布函数的最佳拟合方程。本发明具有更高的拟合精度、更快的拟合速度以及更广的适用范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109041073B
公开(公告)日：2022-03-18
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。
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公开(公告)号：CN113783809A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111026332.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413
Abstract: 本发明提供基于二进制人工藻类机理的Massive MIMO信道估计方法。本发明针对现有的毫米波稀疏信道估计，提出了一种基于二进制人工藻类机制优化StOMP的信道估计方法，以解决估计性能不佳的问题。传统的StOMP信道估计方法在基站侧发射角发生变化时需要手动调整门限参数，基于二进制人工藻类机制的StOMP信道估计方法能够实现对参数的自适应调整，从而达到自适应信道估计的目的。仿真结果表明，当实际环境中基站侧发射角和发射功率发生变化，基于二进制人工藻类机制的StOMP信道估计方法能够自适应搜索出最佳门限参数，取得了较好的估计性能。
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公开(公告)号：CN108549402B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810224721.9
申请日：2018-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于量子乌鸦群搜索机制的无人机群任务分配方法，包括：建立从多个起点到多个任务的无人机群任务分配模型，包括无人机型号数、起点终点和分配模型；初始化量子乌鸦群；根据适应度函数对每只量子乌鸦进行适应度计算，计算出的适应度函数最小值对应的量子乌鸦的位置存为全局最优食物位置；更新每只量子乌鸦的量子位置和位置；根据适应度函数对每只量子乌鸦进行适应度计算，确定每只量子乌鸦的隐藏的食物位置，同时找到迄今为止的最优食物位置,若达到最大迭代代数则输出全局最优食物位置，映射为任务分配矩阵。本发明解决了离散多约束目标函数求解问题，并设计离散量子乌鸦算法作为演进策略，具有收敛速度快，收敛精度高的优点。
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公开(公告)号：CN107622327B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710833308.8
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文化蚁群搜索机制的多无人机航迹规划方法。1、根据栅格法对规范空间进行网格划分。2、建立多无人机航迹规划模型，包括无人机个数、起点终点和威胁模型。3、初始化起点和终点。4、初始化蚁群算法，包括初始化蚁群，计算启发因子和引导因子。5、将所有蚂蚁分配到初始节点，更新禁忌知识。根据禁忌知识和状态转移概率选择下一个节点进行转移直到可选节点为空或达到目的节点，更新历史知识，根据历史知识更新信息素。若达到最大迭代数输出最短路径，知道得到U条多无人机最优多路径航迹。本发明解决了搜索速度慢且计算量大，很难找到无人机的最优飞行航迹的问题，且能实现多无人机航迹规划。
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公开(公告)号：CN107860388B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201711026836.9
申请日：2017-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种基于混合拓扑结构的多机器人协同导航定位算法，其特征在于，包括如下步骤：搭建MMRS工作环境，测量工作环境中固定路标点的位置、移动机器人的初始位置和姿态信息；建立MMRS协同导航非线性系统方程，包括状态方程和观测方程；移动机器人开始工作，对MMRS协同导航系统按照EKF滤波框架进行时间更新；移动机器人分别对工作环境中的固定路标点以及其它机器人进行实时观测，获取观测信息；利用混合拓扑结构对系统进行量测更新；对MMRS中移动机器人的位姿信息进行更新，完成MMRS高精度协同导航定位过程。本发明方法利用混合拓扑结构可实现观测信息的高效率利用，能够同时解决MMRS协同导航中的非线性和不确定性问题，从而提高MMRS的协同导航定位精度。
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