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公开(公告)号：CN115562336B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202211218923.5
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于量子郊狼优化机制的多无人机协同任务分配方法，在原有任务时间、任务时序、机载性能和多机协同的要求下额外考虑三维场景和时间同步约束，并构建相应集中式多无人机协同任务分配模型及效能函数。为高效求解任务分配方案，本发明设计了量子郊狼优化机制，其受启发于北美郊狼群的社会组织性和环境适应性，仿生于郊狼成长、生死以及被驱逐或接纳等现象，并使用模拟量子旋转门来演化量子郊狼量子态，收敛速度快、收敛精度高。本发明所提方法可在三维场景和时间同步等约束下为编队各机分配合理任务目标，可应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN113595903B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110783612.2
申请日：2021-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于FCM分簇拓扑的无线传感器网络节点休眠调度方法，规定网络按“轮”周期运行，在动态成簇阶段，根据当前网络状态判断是否需要动态成簇，若需要则采用模糊C均值聚类FCM实现成簇阶段；在冗余节点判断阶段，根据某节点覆盖区域内邻居节点的位置分布情况来判断该节点是否冗余；在动态簇首选举阶段，综合考虑节点剩余能量、节点与基站距离、节点与簇内其他节点距离三个因素并结合当前网络状态来选举最优簇首；在冗余节点休眠调度阶段，调度非簇首冗余节点休眠、簇首冗余节点工作；在稳定数据传输阶段，本发明优化了数据转发传递路径，减少了网络能耗，延长了整个网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN114815896A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210594247.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种异构多无人机协同任务分配方法，包括：步骤一：建立层次化异构多无人机协同任务分配模型；步骤二：异构多无人机协同执行所分配任务；步骤三：建立层次化异构多无人机协同任务分配代价函数；步骤四：初始化量子胡蜂群并设定参数；步骤五：定义并计算量子胡蜂与食物的距离；步骤六：根据量子胡蜂与食物的距离对全部量子胡蜂排序；步骤七：量子胡蜂依同等概率执行确定性或随机性飞行运动，并在飞行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子胡蜂的量子位置；步骤八：应用贪心选择策略，确定下一代量子胡蜂的量子位置；步骤九：演进终止判断，输出任务分配方案。本发明在简单高效低复杂度的同时具有高可扩展性。
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公开(公告)号：CN113109758A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110358005.1
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下的量子瞭望非圆测向方法，包括：建立阵列接收非圆信号的数学模型，构建低阶实值加权协方差矩阵，利用低阶实值加权协方差矩阵构造极大似然测向方程；初始化量子瞭望群体和量子信仰空间，计算量子瞭望群体中量子位置的适应度并获得整个量子瞭望群体的最优量子位置；更新量子规范知识，根据瞭望机制进行量子形势知识空间更新；使用模拟量子旋转门通过量子信仰空间和量子瞭望机制实现量子个体的寻优搜索过程；判断是否达到最大迭代次数G，若未达到，令g＝g+1，返回步骤三；否则终止迭代循环，将最后一代中的最优量子位置的映射态作为测向结果输出。本发明在低快拍、冲击噪声环境下具有鲁棒性，突破现有非圆测向方法的局限性。
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公开(公告)号：CN112217678A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011097353.X
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L12/24 , H04B17/382
Abstract: 本发明提供一种基于量子帝王蝶优化机制的双层异构网络频谱分配方法，包括：建立双层异构网络系统模型；得到帝王蝶的整数编码位置；计算所有帝王蝶的适应度值，得到全局最优量子位置及其对应的全局最优位置；对帝王蝶种群排序，分为两个帝王蝶子种群；更新子种群中每个帝王蝶个体的过渡量子位置；合并两个新生成的子种群为一个新的过渡种群，更新帝王蝶种群的量子位置，计算量子帝王蝶的适应度值，更新全局最优量子位置和全局最优位置；判断是否达到最大迭代次数，若是则输出全局最优量子位置和全局最优位置，全局最优位置即为频谱分配的最佳方案；否则令迭代次数加1，返回进行新一轮的迭代。本发明解决整数离散优化的双层异构网络频谱分配问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114020034B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202111423642.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供一种基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，包括：建立基于任务切片的异构多无人机协同任务分配模型；异构无人机对目标执行所分配子任务；建立异构多无人机协同任务分配评价指标函数；初始化量子镜像鲭鲨群并设定参数；定义并计算量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离；根据量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离对全部量子镜像鲭鲨排序；量子镜像鲭鲨依次执行围绕、追踪、游曳和沉浮模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子镜像鲭鲨的量子位置；应用贪心选择策略，选择量子镜像鲭鲨的量子位置；演进终止判断，输出任务分配方案。本发明设计了量子镜像鲭鲨优化机制以高效实现异构多无人机协同任务分配方案的求解过程。
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公开(公告)号：CN113783809B
公开(公告)日：2022-09-27
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：CN113329490B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110611625.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子虎鲨机制的无线传感器网络节点定位方法，包括建立基于跳距修正的距离估计模型；建立基于跳距修正的节点定位模型；初始化待定位的未知节点标号为1，对待定位的未知节点进行逐一定位；初始化量子虎鲨群并设定参数；定义并计算量子虎鲨与猎物的距离，确定量子虎鲨群的最优量子位置；量子虎鲨分别执行猎物追踪模式和游曳模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子虎鲨的量子位置；更新量子虎鲨量子位置和量子虎鲨群最优量子位置；演进终止判断，实现定位；定位终止判断，输出所有未知节点定位结果。本发明未知节点到全网锚节点的估计距离更接近于真实距离，具有更好的鲁棒性，实现无线传感器网络中未知节点定位。
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公开(公告)号：CN114020034A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111423642.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于任务切片的异构多无人机协同任务分配方法，包括：建立基于任务切片的异构多无人机协同任务分配模型；异构无人机对目标执行所分配子任务；建立异构多无人机协同任务分配评价指标函数；初始化量子镜像鲭鲨群并设定参数；定义并计算量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离；根据量子镜像鲭鲨与猎物的镜像距离对全部量子镜像鲭鲨排序；量子镜像鲭鲨依次执行围绕、追踪、游曳和沉浮模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子镜像鲭鲨的量子位置；应用贪心选择策略，选择量子镜像鲭鲨的量子位置；演进终止判断，输出任务分配方案。本发明设计了量子镜像鲭鲨优化机制以高效实现异构多无人机协同任务分配方案的求解过程。
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公开(公告)号：CN113329490A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110611625.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子虎鲨机制的无线传感器网络节点定位方法，包括建立基于跳距修正的距离估计模型；建立基于跳距修正的节点定位模型；初始化待定位的未知节点标号为1，对待定位的未知节点进行逐一定位；初始化量子虎鲨群并设定参数；定义并计算量子虎鲨与猎物的距离，确定量子虎鲨群的最优量子位置；量子虎鲨分别执行猎物追踪模式和游曳模式，并在执行过程中使用模拟量子旋转门来演化量子虎鲨的量子位置；更新量子虎鲨量子位置和量子虎鲨群最优量子位置；演进终止判断，实现定位；定位终止判断，输出所有未知节点定位结果。本发明未知节点到全网锚节点的估计距离更接近于真实距离，具有更好的鲁棒性，实现无线传感器网络中未知节点定位。
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