-
公开(公告)号：CN115657710B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202211220690.2
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/46 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种多目标量子北极熊机制的异构无人机大规模任务分配方法，以任务执行效率作为目标函数，使用量子北极熊方法优化目标函数，克服了以往优化方法易陷入局部收敛的问题。同时，设计了量子北极熊编码机制，实现了量子北极熊的位置与任务分配方案之间的映射。本发明针对无人机对大规模地面目标的难题，设计了量子北极熊机制对多架无人机进行任务分配，以任务执行效率作为目标函数，并考虑了多个约束条件，使任务分配问题更贴切实际。
-
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN115657710A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211220690.2
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06N10/60
Abstract: 本发明提供一种多目标量子北极熊机制的异构无人机大规模任务分配方法，以任务执行效率作为目标函数，使用量子北极熊方法优化目标函数，克服了以往优化方法易陷入局部收敛的问题。同时，设计了量子北极熊编码机制，实现了量子北极熊的位置与任务分配方案之间的映射。本发明针对无人机对大规模地面目标的难题，设计了量子北极熊机制对多架无人机进行任务分配，以任务执行效率作为目标函数，并考虑了多个约束条件，使任务分配问题更贴切实际。
-
公开(公告)号：CN113095465A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110358000.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种量子大马哈鱼洄游机制演化博弈的水下无人集群任务分配方法，包括：建立水下无人集群任务分配模型；初始化量子熊群和人群位置；根据适应度函数计算量子熊群和人群的大马哈鱼密度；对量子熊群及人群的量子旋转角和位置进行更新；形成混合策略；判断是否到达最大迭代次数，如达到则终止迭代；如未达到，则令t＝t+1，并返回步骤三继续执行；输出所得最终混合策略G、G'、它们最大值所对应的策略即为收益期望最大的策略。本发明使用量子大马哈鱼洄游机制演化博弈论对水下无人集群进行任务部署分配，通过计算各部署所得到的损失比，调整部署分配方式，并通过混合策略优劣性判别所获得的混合策略的好坏，从而输出收益期望最高的部署分配方式。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115639518A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211218924.X
申请日：2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下小快拍相干源波达方向估计方法，包括建立均匀线阵小快拍采样信号模型，构造基于Sigmoid神经网络核的无穷范数中值协方差矩阵，获得基于Sigmoid神经网络核的无穷范数小快拍极大似然方程。由于在α稳定分布噪声环境下，尤其是特征指数较小时，有很大概率出现非常大的奇异值，这时用传统均值估计方法会出现较大的偏差，而采用中值具有不受偏大或偏小的数据影响的优点，故能在冲击噪声环境下有着不错的DOA估计效果。本发明通过性能仿真来选择最优核长，并设计出连续量子云团搜索机制对基于Sigmoid神经网络核无穷范数的极大似然测向方程进行高效求解。所发明的小快拍DOA估计方法在冲击噪声下对独立源和相干源均能进行有效的波达方向估计。
-
公开(公告)号：CN113747557B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111049450.6
申请日：2021-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种双层异构网络功率控制方法，建立双层异构网络功率控制模型；初始化星体位置和量子位置并进行排序；根据锦标赛选择机制选出新的星系；根据位置混沌变化更新量子旋转角，使用模拟量子旋转门演化星系的寻优搜索过程；判断若未达到最大循环次数返回上一步直到最大循环次数，否则终止循环，将星体进行正向和负向旋转混沌移动，寻找更优星系；判断若未达到最大循环次数，返回上一步；否则终止循环，将新得到的星系与初始星系混合，选出与初始星系相同规模的星系；判断若未达到最大迭代次数，返回根据锦标赛选择机制选出新的星系；否则终止迭代，得到最优的功率分配方案。本发明可以对互相冲突的系统吞吐量和系统能耗同时进行优化。
-
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。
-
公开(公告)号：CN113552530B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110723576.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子鼠群的近场和远场源混合测向方法，在获得远场源角度的基础上构建出分离算子，通过该算子可以获得远场源四阶累积量矩阵，通过四阶累积量矩阵差分获得纯净的近场源四阶累积量矩阵，并通过量子鼠群机制进行参数搜索的相关过程，解决现有的混合源测向方法存在角度模糊和远近场信号源分离方法低效的技术难题。本发明可以快速的得到较精确的混合源测向结果，并且不存在量化误差，通过四阶累积量矩阵可以扩展阵列孔径，提高测向精度，相对于传统的近场和远场源混合测向方法速度更快、精度更高、突破了现有方法的应用局限。
-
公开(公告)号：CN113189558B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110469718.5
申请日：2021-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下基于演化神经网络的雷达信号识别方法，包括：在冲击噪声环境计算训练集中第m个雷达辐射源信号序列的分数低阶协方差谱；提取四种特征参数，并将这四种特征参数组成特征向量判断是否所有雷达辐射源信号序列分数低阶协方差谱的四种特征参数都被提取完毕；利用训练集的特征矩阵和设计双链编码的量子水蒸发优化算法寻找概率神经网络的最优平滑因子σ，量子水蒸发优化算法记做QWEO；将寻找到的全局最优位置赋值给平滑因子σ，利用优化后的概率神经网络模型对测试集或实测数据集进行识别，给出识别结果。本发明降低了识别方法的计算复杂度，解决了特征指数0＜α≤2时冲击噪声环境下的雷达调制信号识别问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
44
records
(took 0.029 seconds)
