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公开(公告)号：CN118677552B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410947704.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B7/04
Abstract: 一种基于智能反射面的无线携能通信能效提升方法及系统，涉及无线通信技术领域，用以解决传统的接收功率优化方法无法最大化提升接收总功率的技术问题。本发明的技术要点包括：建立基于智能反射面的无线携能通信能量收集接收器接收总功率模型；将使得能量收集接收器接收总功率最大化作为目标函数，利用量子蜜獾算法对目标函数进行优化求解；具体包括：初始化量子蜜獾算法参数；更新量子蜜獾种群中的最优量子位置；确定量子蜜獾饥饿率；对目标适应度函数评估寻找更优量子位置；当迭代次数大于等于预设最大迭代次数时停止迭代，输出量子蜜獾全局最优量子位置，根据映射规则得到位置并返回最优适应度值。本发明实现了对能量收集接收器的智能联合配置。
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公开(公告)号：CN118677553A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410947706.2
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B7/04 , H04B7/0413
Abstract: 一种基于智能反射面的Massive MIMO信道容量优化方法及系统，涉及无线通信技术领域，用以解决传统的信道容量优化方法无法最大化提升信道容量的技术问题。本发明的技术要点包括：首先建立基于智能反射面的Massive MIMO信道容量模型，然后将使得信道容量最大化作为目标函数，利用量子水黾算法对所述目标函数进行优化求解，获得最优量子位置。本发明通过使用量子水黾算法这种全新的设计算法，凭借更高的搜索精度和搜索速度的显著优势，实现了对信道容量的智能联合配置，极大地提升了基于智能反射面的Massive MIMO信道容量。
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公开(公告)号：CN118677553B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410947706.2
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B7/04 , H04B7/0413
Abstract: 一种基于智能反射面的Massive MIMO信道容量优化方法及系统，涉及无线通信技术领域，用以解决传统的信道容量优化方法无法最大化提升信道容量的技术问题。本发明的技术要点包括：首先建立基于智能反射面的Massive MIMO信道容量模型，然后将使得信道容量最大化作为目标函数，利用量子水黾算法对所述目标函数进行优化求解，获得最优量子位置。本发明通过使用量子水黾算法这种全新的设计算法，凭借更高的搜索精度和搜索速度的显著优势，实现了对信道容量的智能联合配置，极大地提升了基于智能反射面的Massive MIMO信道容量。
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公开(公告)号：CN118677552A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410947704.3
申请日：2024-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/391 , H04B7/04
Abstract: 一种基于智能反射面的无线携能通信能效提升方法及系统，涉及无线通信技术领域，用以解决传统的接收功率优化方法无法最大化提升接收总功率的技术问题。本发明的技术要点包括：建立基于智能反射面的无线携能通信能量收集接收器接收总功率模型；将使得能量收集接收器接收总功率最大化作为目标函数，利用量子蜜獾算法对目标函数进行优化求解；具体包括：初始化量子蜜獾算法参数；更新量子蜜獾种群中的最优量子位置；确定量子蜜獾饥饿率；对目标适应度函数评估寻找更优量子位置；当迭代次数大于等于预设最大迭代次数时停止迭代，输出量子蜜獾全局最优量子位置，根据映射规则得到位置并返回最优适应度值。本发明实现了对能量收集接收器的智能联合配置。
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