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公开(公告)号：CN118839118A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410809733.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2131
Abstract: 本发明涉及一种强冲击噪声环境下的盲源分离方法与系统，本发明提供了一种新的无需参数设置的压缩变换函数以抑制加在观测信号上的冲击噪声，将经过函数变换后的信号进行短时傅里叶变换，得到抑噪后的观测信号的时频矩阵，在各频点上使用特征矩阵联合相似对角化算法进行分离，得到各频点分离信号，再使用最小失真法解决各频点分离信号的幅度模糊性，使用相邻频点幅度相关性的排序算法解决各频点分离信号的排序模糊性，最后对处理后的分离信号的时频矩阵进行逆短时傅里叶变换即可得到估计的源信号。本发明可以实现在强冲击且低信噪比噪声干扰观测信号的情况下依然可以实现有效的盲源分离，具有精度高、鲁棒性强等优势，应用前景广泛。
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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：CN116256694A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310082026.4
申请日：2023-02-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多无人机协同动态波达方向估计方法，使用多个无人机，每个无人机搭载一根接收天线，组成结构可变的信号接收阵列，根据待测信源数，选择合适的阵列结构，推导出该结构下接收数据的分数低阶协方差阵或虚拟分数低阶协方差阵列，进而推导出极大似然方程，通过文化候鸟机制求解该方程，得到一次快拍的波达方向估计结果，通过更新方程更新加权样本分数低阶协方差阵列，重复上述求解过程，可得到最终的动态波达方向估计结果，解决现有波达方向估计方法无法兼顾无人机机动性、动态波达方向估计、冲击噪声环境下波达方向估计难题，同时突破了固定阵列结构的局限。
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公开(公告)号：CN114158123B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111423632.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W72/044 , H04B7/0426 , H04B7/0452
Abstract: 本发明提供一种智能反射面Massive MIMO系统资源分配方法，包括：建立一个基于智能反射面的Massive MIMO系统模型；初始化量子蝴蝶群；根据全局搜索或局部搜索规则更新量子蝴蝶群的量子位置；计算适应度，根据选择机制确定量子位置，更新感官模态和幂指数；判断迭代是否终止，输出最优分配方案，若迭代次数已经达到设定的最大迭代次数，即t＝T，则终止迭代，将量子蝴蝶群的全局最优量子位置输出；否则令t＝t+1，返回继续执行步骤三；根据量子位置与位置之间的映射规则得到全局最优位置，进而得到基于智能反射面的Massive MIMO系统资源分配方法。本发明实现最优反射系数充分发挥智能反射面的性能极限来实现Massive MIMO通信系统各种资源的最优分配，从而提高系统的资源利用率及系统的容量。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118282442B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410363674.1
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/04 , H04W12/122 , H04W52/26 , H04W72/044 , H04W72/50
Abstract: 本发明提供了一种智能反射面辅助的Massive MIMO的资源分配方法及系统，属于无线物理层安全通信技术领域。为了解决智能反射面辅助的Massive MIMO系统现有资源分配方法，对于系统资源的利用率低，信息传输吞吐量低，算法寻优效果差，收敛速度慢的问题。本发明通过对传统袋獾算法引入量子化和香味刺激机制，设计了在窃听器吞吐量受限的条件下，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，极大提升了智能反射面辅助的Massive MIMO通信系统接收端合法信息的吞吐量，提升了系统资源的利用率，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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公开(公告)号：CN118334512A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410364298.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于SSIM及级联深度神经网络的SAR图像目标识别方法及系统。所述方法包括：对SAR图像进行预处理；利用结构相似衡量指标对SAR图像进行粗类别划分；利用卷积层、池化层、全连接层、批归一化层、空洞空间金字塔池化模块及幻想组块构成浅层网络，对SAR图像进行粗分类，利用卷积层和卷积块注意力模块构建级联模块，筛选粗类别特征，并对筛选后的特征进行权重划分；融合筛选并权重划分后的粗类别特征，利用多个幻想组块构建深层网络，对SAR图像进行细分类；将待识别SAR图像输入训练好的目标识别模型，获取目标识别结果。本发明提高了深度网络对SAR图像的识别性能同时改善了由于样本不足造成网络分类性能大幅度下降的问题。
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公开(公告)号：CN117272809A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311239952.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种用于测向的非均匀线阵的最优排布方法，包括：基于预设阵列最优排布模型，产生初始的量子粒子的位置、速度和初始局部最优位置；基于预设阵列最优排布模型，构建基于最小间隔准则和最小的最大相对旁瓣电平的第一适应度函数；基于第一适应度函数，获取量子粒子的初始全局最优位置；基于初始局部最优位置和初始全局最优位置，对量子粒子的速度和位置进行更新，获取全局最优位置；基于全局最优位置，获取最优阵列排布结果。本发明设计了一种基于最小间隔准则和最小的最大相对旁瓣电平的最优特殊阵列排布方法，利用离散的量子粒子群对最优阵列排比方式进行寻找，实现了针对特定条件和要求下的最优阵列排布的高精度测向。
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公开(公告)号：CN115017934A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210279686.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种种群熵量子雷莫拉鱼搜索机制的欠定盲源分离方法，构建源信号恢复模型；构造和计算量子雷莫拉鱼适应度，将初始估计信号转换为一个量子个体，将种群分为两个子种群，确定子种群全局最优量子位置；采用相同策略更新量子雷莫拉鱼量子位置；使用贪婪选择策略更新量子雷莫拉鱼量子位置，更新两个子种群全局最优量子位置；计算各个子种群种群熵，根据种群熵对子种群中部分量子个体迁移；迭代至最大次数，比较两个子种群全局最优位置适应度值，将适应度值最小位置作为整个种群全局最优位置，输出此位置作为新的初始估计信号根据设置对源信号进行恢复。本发明具有更高的有效性和鲁棒性，对目标函数进行快速高精度求解，收敛性能优越。
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公开(公告)号：CN114172769A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111421628.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种进化长短时记忆网络的调制信号识别方法，包括：构造数据集；构造目标函数；初始化旗鱼捕食搜索机制的参数；计算适应度值，并确定精英旗鱼位置和受伤沙丁鱼位置；旗鱼攻击选择策略，更新旗鱼的位置；追捕猎物，更新沙丁鱼的位置；计算适应度值，确定被旗鱼捕食的沙丁鱼，确定精英旗鱼和受伤沙丁鱼位置；判断是否达到终止迭代条件，即达到最大迭代次数或者所有的沙丁鱼都被旗鱼捕获，若满足终止迭代条件，则继续向下运行，否则令g＝g+1，返回继续；使用训练集训练具有最优超参数的数字通信信号调制识别LSTM网络。本发明设计了文化旗鱼捕食搜索机制来获得最优的LSTM网络模型参数。
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