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公开(公告)号：CN116698032A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310548219.4
申请日：2023-05-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于多目标自组织松鼠觅食机制的无人机航迹规划方法，旨在三维空间下建立对抗环境模型，综合考虑地形和威胁区影响。针对三维模型求解空间较大的问题，设计了分段松鼠觅食机制，针对排序位置不同的松鼠群体设计不同的位置更新方法，提高收敛性能。针对路径规划对于多目标Pareto解集多样性的要求，设计多膜多目标进化框架，在迭代过程中每个膜内都有自己的最优解集，不同膜之间根据特定的非支配排序方式进行优先级排序，提高算法解集的多样性。
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公开(公告)号：CN116500542A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310354676.X
申请日：2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了基于量子蜜獾搜索机制的非均匀线阵波达方向估计方法，步骤一：获取无穷范数归一化处理的特殊非均匀线阵接收信号快拍采样数据；步骤二：得到波达方向估计方程，得出角度估计值目标函数；步骤三：初始化量子蜜的量子位置、位置及相关参数；步骤四：计算量子蜜獾适应度值，获得初始全局最优量子位置；步骤五：确定量子位置更新策略，使用模拟的简化量子旋转门更新量子蜜獾量子位置；步骤六：将量子位置映射为量子蜜獾位置，并计算适应度值，更新全局最优量子位置；步骤七：若未达到最大迭代次数，返回步骤五；若达到则终止迭代，并输出量子蜜獾群体直到第ε+1代的最优量子位置。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。
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公开(公告)号：CN115937493A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211544646.7
申请日：2022-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/20 , G06V10/28 , G06V10/762 , G06N3/006 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供一种基于竹子定律和熵的哈里斯鹰机制图像分割方法，将竹子定律和哈里斯鹰机制相结合并用于设计哈里斯鹰机制过渡阶段的能量方程，使求解机制更符合大自然生物的猎捕规律，在全局探索和局部开采两个阶段更能达到有效的平衡。在全局探索阶段使用熵对哈里斯鹰种群进行变异，减小陷入局部最优解的可能。相较于一些基于已有传统群智能的图像分割方法，所设计基于竹子定律和熵的哈里斯鹰机制图像分割方法拥有更快的收敛速度、更高的收敛精度、更高的分割精度和更好的鲁棒性。
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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。
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公开(公告)号：CN118647070A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410761207.4
申请日：2024-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W52/02 , H04W72/044 , H04B7/04 , H04B7/0413 , H04W28/08
Abstract: 本发明公开了一种智能反射面辅助的Massive MIMO系统的资源分配方法，通过对传统鱼鹰算法引入量子化机制，设计了在窃听器信息速率受限、接收端信息速率满足最小用户服务质量要求的条件下，联合优化发射功率系数和智能反射面的相移变量的优化算法，极大降低了智能反射面辅助的Massive MIMO通信系统所需的发射功率，达到安全通信场景下节能的目标。本发明将传统鱼鹰算法与量子化方法相结合，通过引入量子位置、量子旋转角和映射规则来更新量子鱼鹰的位置，并在勘探阶段加入全局策略以加快收敛速度，突破了原算法仅进行局部寻优、收敛较慢的局限，提升了寻优效果和收敛速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116559768A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310354436.X
申请日：2023-04-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/23213 , G06N10/20
Abstract: 本发明公开了一种强冲击噪声下非相干分布源测向方法，步骤一、获取快拍采样数据，进行去冲击预处理后构造广义Capon空间谱函数；步骤二、初始化每支箭量子位置并设定参数，构造适应度函数；步骤三、将箭群分为子箭群，并对所有箭进行适应度函数评价，选择每个子箭群中具有最优适应度的箭的量子位置作为最优量子位置；步骤四、每支箭根据射箭机制更新量子位置；步骤五、将每支箭更新后量子位置映射为位置，计算更新后适应度函数值，更新每个子箭群最优量子位置；步骤六、返回步骤三，循环迭代至最大迭代次数，输出最优量子位置集合，经过映射变换为非相干分布源中心方位角和角度扩展估计值。本发明在强冲击噪声环境下具有鲁棒性和高性能。
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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。
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公开(公告)号：CN115617071B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202211224098.X
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明设计了量子雪豹机制的多无人机对抗任务规划方法，每个目标都有三个任务：勘察，袭击和评估，三个任务严格按照时间顺序执行。为了实现三种任务的时间耦合，本发明设计了协同对抗和独立对抗并行使用的战斗方略，有效解决了时间约束问题。本发明设计的量子编码的雪豹量子位置演化机制，得到一种新的量子雪豹机制方法，量子雪豹中的移动追踪策略用于全局搜索，狩猎策略用于局部搜索，种群繁衍和灭绝策略用于淘汰劣等量子雪豹个体，三种策略协同优化适应度函数，克服了过去方法容易陷入局部收敛的弊端，也提升了演化机制的寻优速率。
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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。
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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。
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