公开(公告)号：CN107677273B

公开(公告)日：2020-09-25

申请号：CN201710810478.4

申请日：2017-09-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  侯阳阳 ,  刘丹丹 ,  刁鸣 ,  程建华 ,  李晋 ,  张世铂 ,  李佳 ,  刘子奇

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明属于无人机多航迹规划技术领域，具体涉及一种基于二维栅格划分的集群无人机多航迹规划方法。步骤为：用栅格法将二维空间规划为若干正方形网格；建立无人机威胁约束模型；初始化量子蚁群，初始化量子信息素并将所有量子蚂蚁置于初始节点；所有量子蚂蚁根据禁忌搜索和量子信息素更新节点选择概率等机制完成路径搜索；根据最优路径的综合代价更新量子旋转角；使用模拟的量子旋转门更新量子信息素；将输出的最优路径存入航迹集合；判断航迹集合中的航迹个数是否到达最大航迹个数；将航迹集合中的航迹依长度排序供无人机选择。将传统蚁群算法的启发式搜索机制与量子计算和禁忌搜索相结合，提供一种获取多条选择路径的集群无人机航迹规划方法。

公开(公告)号：CN106788810B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201611135694.5

申请日：2016-12-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  杜亚男 ,  张世铂 ,  刁鸣 ,  粱炎松 ,  苏雪 ,  张晓桐

IPC: H04B17/327 ,  H04B17/336 ,  H04B17/382

Abstract: 本发明提供的是一种绿色认知无线电的无线能量采集和分配方法。首先，建立绿色认知无线电无线能量采集和分配模型。其次，设计量子灰狼搜索机制，通过量子灰狼搜索方法，对量子灰狼的量子位置进行更新。使用量子灰狼搜索方法实现绿色认知无线电的无线能量采集和分配。然后，根据所得到的全局最优量子位置，并将其映射为位置，作为认知无线电无线能量采集和分配的方案。本发明在满足系统所需吞吐量的条件下，寻求系统的最小能量消耗，通过无线能量传输、采集和分配实现认知无线电系统的自供能，进而无需额外的能源供应给装置，并可以在一定程度上储存能量。

公开(公告)号：CN110940949A

公开(公告)日：2020-03-31

申请号：CN201911266148.9

申请日：2019-12-11

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  张志伟 ,  王世豪 ,  刁鸣 ,  苏雨萌 ,  孙贺麟 ,  王博洋 ,  李志洋

IPC: G01S3/00

Abstract: 本发明一种强冲击噪声下基于量子企鹅搜索机制的互质阵列DOA估计方法，获得无穷范数加权信号的分数低阶协方差矩阵；构建扩展分数低阶协方差矩阵和扩展的导向矩阵，构造基于此扩展协方差矩阵的极大似然测向方程；初始化量子企鹅群，初始化量子企鹅的速度和量子位置；计算适应度并降序排列，并选出全局最优量子位置；更新量子企鹅的量子位置；评价量子企鹅位置适应度值，更新全局最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若未达到，继续迭代；若达到，输出全局最优量子位置，映射后获得最佳波达方向估计值。本发明实现了获得更高的测向精度、更快的运算速度、更好的扩展阵列孔径能力、测相干源能力、抗冲击噪声能力和更广泛的应用环境。

公开(公告)号：CN109829237A

公开(公告)日：2019-05-31

申请号：CN201910103520.8

申请日：2019-02-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  侯阳阳 ,  杜亚男 ,  刁鸣 ,  陈梦晗 ,  王宇 ,  谢婉婷 ,  池鹏飞 ,  刘子奇 ,  张晓桐

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/00 ,  G06N99/00 ,  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。

公开(公告)号：CN106257849B

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201610821207.4

申请日：2016-09-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  杜亚男 ,  梁炎松 ,  刁鸣 ,  张世铂 ,  陈梦晗 ,  苏雪

IPC: H04B17/382 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明提供的是一种基于多目标量子萤火虫搜索机制的频谱感知方法。建立多目标频谱感知模型，确定搜索方法的参数。确定需要求解的多目标适应度函数形式。种群中的量子萤火虫的量子位置根据其适应度值进行非支配量子位置排序，非支配等级为1的量子萤火虫的量子位置放入精英量子位置集中。使用量子编码机制和量子演化行为更新量子萤火虫的量子位置，选择非支配量子位置，更新精英量子位置集。根据最终的Pareto前端量子位置集，认知无线电系统根据对最大化检测概率和最小化虚警概率的不同的需要选取相应的量子位置。本发明可解决多目标频谱感知这个技术难题,能应用在现有认知无线电频谱感知方法所不能应用的一些场景。

公开(公告)号：CN109358313A

公开(公告)日：2019-02-19

申请号：CN201811310188.4

申请日：2018-11-06

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  臧国建 ,  池鹏飞 ,  刁鸣 ,  张世铂 ,  马雨微 ,  苏雨萌 ,  谢婉婷 ,  刘子奇 ,  孙贺麟

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。

公开(公告)号：CN109239646A

公开(公告)日：2019-01-18

申请号：CN201811017215.9

申请日：2018-09-01

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  谢婉婷 ,  苏雨萌 ,  刁鸣 ,  张晓桐 ,  池鹏飞 ,  侯阳阳 ,  孙贺麟 ,  吕阔

IPC: G01S3/00

Abstract: 一种冲击噪声环境下连续量子水蒸发的二维动态测向方法，属于阵列信号处理领域。本发明方法利用连续量子水蒸发计算方法在搜索区间内求解根据均匀圆阵方位角和俯仰角二维动态测向问题设计的圆阵无穷范数极大似然方程，通过逐步缩小搜索区间以减少运算量，同时依据量子编码和模拟量子演化方程设计的水蒸发计算方法还可以加快算法的收敛速度，快速获得最优二维波达方向，提高冲击噪声环境下动态来波方向的跟踪精度。本发明方法搜索速度快，既能实现二维波达方向的非相干信源动态估计，又可实现二维波达方向的相干信源动态估计，不仅适用于高斯噪声环境，也可应用于冲击噪声环境，应用前景广泛。

公开(公告)号：CN108983142A

公开(公告)日：2018-12-11

申请号：CN201810498139.1

申请日：2018-05-23

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 高洪元 ,  陈梦晗 ,  刁鸣 ,  池鹏飞 ,  臧国建 ,  刘子奇 ,  吕阔 ,  谢婉婷

IPC: G01S3/16

Abstract: 本发明提供一种基于量子鲸鱼优化机制的近场源测向方法，首先建立近场源测向模型；其次初始化鲸群中的鲸鱼，构造适应度函数且计算每头鲸鱼量子位置的适应度，确定全局最优量子位置；每头鲸鱼依概率从螺旋更新、收缩包围机制以及随机寻找食物三种量子演化规则中选择一种更新自身量子位置；将更新后的鲸鱼量子位置映射为鲸鱼位置，计算每头鲸鱼量子位置的适应度并使用贪婪选择策略选择量子位置，更新全局最优量子位置；最后输出全局最优量子位置，经过映射变换获得相应方位角和距离的极大似然估计值。本发明可以对相干近场源进行高精度测向，并且通过量子鲸鱼优化机制，获得了高精度的测向方法。

公开(公告)号：CN108710110A

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201810511830.9

申请日：2018-05-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 郜丽鹏 ,  游世勋 ,  刁鸣 ,  朱嘉颖 ,  马星星

IPC: G01S7/38

CPC classification number: G01S7/38

Abstract: 本发明提供的是一种基于马尔可夫过程决策的认知干扰方法。首先干扰机通过检测雷达信号的主要变化，识别雷达的工作模式并且建立工作模式状态转移的马尔可夫链，然后利用合适的算法对建立的雷达工作模式转移马尔可夫链计算转移概率，最后将雷达工作模式转移概率转化为矩阵形式就对雷达下一个工作模式进行预测，从而使得干扰机能够最大限度的对雷达信号进行干扰。本发明针对雷达的工作模式，干扰机选择合适的干扰方式，使得干扰的效益达到最大；本发明未对雷达干扰威胁做出评估，避免了评估的不全面性和不准确性；本发明可以根据得到的雷达工作模式状态转移矩阵进一步预测雷达下一次的工作模式，使得干扰机能够占据主动位置。

公开(公告)号：CN106443621B

公开(公告)日：2018-08-17

申请号：CN201610821208.9

申请日：2016-09-13

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 刁鸣 ,  王宇 ,  高洪元 ,  梁炎松 ,  李佳 ,  苏雪 ,  王琦

IPC: G01S7/41

Abstract: 本发明提供的是一种冲击噪声条件的基于正交匹配稀疏重构的相干信源动态DOA追踪方法。针对的是冲击噪声条件下相干信源动态DOA估计问题。在基于去冲击预处理和秩‑1更新处理动态数据的基础上，稀疏重构方案克服了冲击噪声条件下的波达角度估计无法利用二阶及二阶以上统计量求解的问题。通过利用非相干测量矩阵稀疏重构的思想，所提方案可以在不进行解相干预处理的前提下直接求解相干信号的动态波达角度，并能够在低快拍采样条件下实现对动态目标的准确跟踪，适用于强、弱冲击噪声环境下的动态DOA估计问题，避免了复杂计算量。结果表明本发明跟踪效果良好，可在强冲击噪声、低信噪比、低快拍采样的条件下实现相干信源的快速跟踪、准确重构。