-
公开(公告)号：CN119202551A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410847897.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06F17/10 , G06F17/11 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种混合特征样本扩充结合演化LSTM网络的信号识别方法，首先提取多种混合特征后利用滑动窗口进行样本扩充得到适用于LSTM神经网络的特征样本，针对传统LSTM神经网络超参数依赖专家经验调整难以得到最优超参数的问题，提出一种量子北极狼机制进行高效求解，突破了传统LSTM神经网络依赖人工选择超参数带来依赖专家经验和随机性大的应用局限。
-
公开(公告)号：CN118013839B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410172703.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N10/60 , G06N10/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明一种基于量子晶体结构机制的欠定盲源分离方法、系统及存储介质，涉及盲源分离领域，为解决现有方法对初始估计信号设置较敏感，需要源信号的稀疏度作为先验知识的问题。包括：步骤1：接收观测信号，根据估计出的混合矩阵构建源信号恢复模型，并构建适应度函数模型；步骤2：初始化量子晶体的量子位置，计算适应度值，确定最优量子晶体；步骤3：确定量子主晶体和量子平均晶体，基于隔室的不同对量子位置进行更新；步骤4：计算分支晶体的适应度值，通过贪婪选择策略更新量子位置，确定最优量子晶体的量子位置；步骤5：迭代至输出全局最优位置；步骤6：迭代至原始初始信号全部更新完毕；步骤7：根据新的初始估计信号设置进行源信号恢复。
-
公开(公告)号：CN117970227B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410158427.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种在强冲击噪声下基于相干分布源的幅相误差和角度参数联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为了解决现有相干分布源测向方法受强冲击噪声或幅相误差影响，或导致性能恶化甚至失效，或不能直接去相干，不能对幅相误差进行校正的问题。本发明是在强冲击噪声下设计了一种均值滤波器对接收数据进行去冲击预处理，基于预处理数据的极大似然方程对幅相误差和角度参数进行联合估计，并通过量子流向机制快速得到估计结果，解决现有的相干分布源测向方法在强冲击噪声环境和存在幅相误差时性能恶化而且不损失阵列孔径不能去相干的技术难题。
-
公开(公告)号：CN118096808A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410116941.5
申请日：2024-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰搜索机制图像分割方法及系统，涉及图像处理技术领域。本发明的技术要点包括：基于二维Otsu图像分割方法对灰度图像进行图像分割，获取最优分割阈值；利用基于种群熵和柳絮漂移算子的天鹰优化算法对最优分割阈值进行寻优，获取寻优后的最优分割阈值；根据寻优后的最优分割阈值，基于二维Otsu图像分割方法对原始灰度图像进行分割，获取分割图像。本发明从两个方面对天鹰搜索机制进行了改进，有效避免了天鹰种群陷入局部最优解的困境，同时增强了天鹰种群局部开发的能力。本发明相比原始天鹰搜索机制和其他群体智能优化方法均体现了更为优秀的分割结果。本发明在图像分割领域具有较强的实用价值。
-
公开(公告)号：CN118839118A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410809733.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及一种强冲击噪声环境下的盲源分离方法与系统，本发明提供了一种新的无需参数设置的压缩变换函数以抑制加在观测信号上的冲击噪声，将经过函数变换后的信号进行短时傅里叶变换，得到抑噪后的观测信号的时频矩阵，在各频点上使用特征矩阵联合相似对角化算法进行分离，得到各频点分离信号，再使用最小失真法解决各频点分离信号的幅度模糊性，使用相邻频点幅度相关性的排序算法解决各频点分离信号的排序模糊性，最后对处理后的分离信号的时频矩阵进行逆短时傅里叶变换即可得到估计的源信号。本发明可以实现在强冲击且低信噪比噪声干扰观测信号的情况下依然可以实现有效的盲源分离，具有精度高、鲁棒性强等优势，应用前景广泛。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118276604B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410363847.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种基于豆芫菁群机制的多无人机航迹规划方法及系统，属于无人机规划技术领域。为了解决在面对城市防护和调度任务时，现有无人机航迹规划方法复杂、搜索速度慢、威胁代价大、抗干扰和抗噪声能力差，且受不同威胁时判定不明确的问题。本发明仿生于豆芫菁群在捕食途中遇到外部威胁时分泌斑蝥素对后来群体的警示作用，引入分级制度，并结合威胁因子和弥散因子定义转移概率，平衡了最小威胁代价和最短路径条件下的从起点到终点的最优航迹，保证了在多威胁条件下路径规划的安全性和有效性，使得基于豆芫菁群的无人机集群航迹规划更倾向于综合威胁较小，航行代价较低的路径。
-
公开(公告)号：CN118574152B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410631402.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L43/0852
Abstract: 本发明公开了一种演化可调指数分数低阶协方差的时延估计方法及系统，涉及无线通信技术领域。本发明的技术要点包括：获取信号发射端和接收端采样数据；建立可调指数分数低阶协方差时延估计模型；初始化量子云雀群位置和量子速度并设定参数；对初代量子云雀群的位置进行适应度计算，得到量子云雀群的局部最优位置以及全局最优位置；进行量子速度更新，并通过更新后量子速度完成位置更新；更新量子云雀群的局部最优位置，同时找到全局最优位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出可调节指数分数低阶协方差的最优参数，根据接收信号进行时延估计。本发明通过量子演化与云雀群寻优，设计时延估计值均方根误差为适应度函数，提高了时延估计效果。
-
公开(公告)号：CN118487679B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410651288.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统，涉及阵列信号处理技术领域。本发明的技术要点包括：设置辅助信源和分布式阵列，分布式阵列分为两个快拍周期接收辅助源信号；构造辅助信源精细定位的目标函数；初始化量子浣熊搜索机制，并根据目标函数给出量子浣熊搜索机制的适应度函数，并计算适应度值；执行量子浣熊搜索机制，选择不同更新公式更新量子旋转角；根据更新的量子旋转角使用模拟的量子旋转门更新量子浣熊的量子位置，更新最优量子位置和最优适应度值，并得到辅助源角度的最终估计结果，进而得到分布式阵列的幅度相位误差值。本发明在实际工程中更易实现，校正后的分布式阵列具有更高的测向精度，具有良好的普适性。
-
公开(公告)号：CN118334512A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410364298.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于SSIM及级联深度神经网络的SAR图像目标识别方法及系统。所述方法包括：对SAR图像进行预处理；利用结构相似衡量指标对SAR图像进行粗类别划分；利用卷积层、池化层、全连接层、批归一化层、空洞空间金字塔池化模块及幻想组块构成浅层网络，对SAR图像进行粗分类，利用卷积层和卷积块注意力模块构建级联模块，筛选粗类别特征，并对筛选后的特征进行权重划分；融合筛选并权重划分后的粗类别特征，利用多个幻想组块构建深层网络，对SAR图像进行细分类；将待识别SAR图像输入训练好的目标识别模型，获取目标识别结果。本发明提高了深度网络对SAR图像的识别性能同时改善了由于样本不足造成网络分类性能大幅度下降的问题。
-
公开(公告)号：CN118112499B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410116933.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子金鹰优化布局的动态目标TDOA定位方法及系统，涉及无人机集群信息交互技术领域。本发明的技术要点包括：建立多无人机定位系统的基于几何精度因子的优化布局模型和目标函数；其中多无人机定位系统包括一个主无人机和多个辅无人机；利用量子金鹰算法对多个无人机的排布方式进行优化，以选择最优排布方式；利用优化后的多无人机最优排布方式对动态目标进行观测，获得动态目标的观测位置。本发明解决了现有TDOA定位方法对空中动态目标定位不准的难题，所设计的量子金鹰机制可以对多无人机定位系统优化布局模型进行高精度的求解，提升了Chan算法对动态目标定位的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
26
records
(took 0.031 seconds)
