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公开(公告)号：CN107944133B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201711172473.X
申请日：2017-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/00 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供一种基于多目标量子蜘蛛群演化机制的环形天线阵列稀疏方法，建立环形天线阵列稀疏模型，设置恰当的系统参数，并初始化种群中每只蜘蛛在解空间中的量子位置和{0,1}编码位置。设计多目标适应度函数。计算种群中每只蜘蛛的重量，根据重量划分蜘蛛的性别。根据初始种群，生成初始精英解集。从精英解集中选取全局最优解和次优解。然后分别更新雌性蜘蛛和雄性蜘蛛的量子位置，并根据量子位置通过测量的方式转化为{0,1}编码位置。更新精英解集，并更新种群中所有蜘蛛的重量。最后判断是否达到最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，则输出精英解集；否则返回迭代。本发明解决了多目标环形天线阵列稀疏构建这样的高维度离散多目标问题。
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公开(公告)号：CN109212466A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811017243.0
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于量子蜻蜓演化机制的宽带测向方法，通过建立宽带信号采样模型，初始化量子蜻蜓演化参数，计算每只量子蜻蜓的适应度，对量子蜻蜓群体前一半更新领域半径以及邻域量子蜻蜓的相关参数，对后一半更新每只量子蜻蜓的相关参数，计算所有量子蜻蜓位置的适应度值，判断是否达到最大迭代次数，若已经达到，则量子蜻蜓群体全局最优量子位置映射成最优位置，得到宽带波达方向估计所要估计的角度。本发明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，实现高精度测向，可同时对相干源和独立源进行波达方向估计，并且具有优秀的抗噪声性能和较高的估计成功概率，测向性能要优于基于粒子群算法的宽带测向方法。
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公开(公告)号：CN108509840A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810106446.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子记忆优化机制的高光谱遥感图像波段选择方法，首先计算高光谱遥感图像所有波段的相关性向量或者相关性矩阵；对相关性向量或者相关性矩阵的每个元素求其倒数，并分别命名其为独立性向量或者独立性矩阵；依据所有波段的独立性向量或者独立性矩阵设定波段子空间独立性容量阀值，进行波段子空间划分，在每个波段子空间中选择一个波段，或从每个波段子空间内按比例选择波段，确定所选波段子集的维数；然后通过设计模拟人类认知过程的量子记忆优化机制并结合量子旋转门实现对最优波段子集的优化搜寻。本发明不仅适用于多维优化问题，同时也适用于高维优化问题，与已有算法相比分类精度高，运行时间短，更具有工程应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN109212466B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201811017243.0
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于量子蜻蜓演化机制的宽带测向方法，通过建立宽带信号采样模型，初始化量子蜻蜓演化参数，计算每只量子蜻蜓的适应度，对量子蜻蜓群体前一半更新领域半径以及邻域量子蜻蜓的相关参数，对后一半更新每只量子蜻蜓的相关参数，计算所有量子蜻蜓位置的适应度值，判断是否达到最大迭代次数，若已经达到，则量子蜻蜓群体全局最优量子位置映射成最优位置，得到宽带波达方向估计所要估计的角度。本发明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，实现高精度测向，可同时对相干源和独立源进行波达方向估计，并且具有优秀的抗噪声性能和较高的估计成功概率，测向性能要优于基于粒子群算法的宽带测向方法。
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公开(公告)号：CN109460056B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201811310155.X
申请日：2018-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于量子磷虾群演化机制的无人机集群作战博弈决策方法，包括以下步骤：建立无人机协同作战博弈决策模型；初始化量子磷虾群；根据适应度函数计算量子磷虾群中每一只量子磷虾位置的适应度值；更新每只量子磷虾的量子旋转角和量子位置；对量子磷虾群中每只量子磷虾更新后的位置进行适应度计算，通过映射规则得到每只量子磷虾更新后的位置，计算位置的适应度；确定量子磷虾群的全局最优量子位置；循环判断；输出量子磷虾群的全局最优位置，映射为博弈的混合策略组合。本发明结合博弈论对无人机集群作战指挥决策进行分析，通过理性的决策分析使得作战双方都能得到最大的收益，更加符合无人机集群作战的战场环境，有更强的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108509840B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810106446.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子记忆优化机制的高光谱遥感图像波段选择方法，首先计算高光谱遥感图像所有波段的相关性向量或者相关性矩阵；对相关性向量或者相关性矩阵的每个元素求其倒数，并分别命名其为独立性向量或者独立性矩阵；依据所有波段的独立性向量或者独立性矩阵设定波段子空间独立性容量阈值，进行波段子空间划分，在每个波段子空间中选择一个波段，或从每个波段子空间内按比例选择波段，确定所选波段子集的维数；然后通过设计模拟人类认知过程的量子记忆优化机制并结合量子旋转门实现对最优波段子集的优化搜寻。本发明不仅适用于多维优化问题，同时也适用于高维优化问题，与已有算法相比分类精度高，运行时间短，更具有工程应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN110007266B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910324483.3
申请日：2019-04-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开一种冲击噪声下的任意阵列相干源测向方法，包括：建立采样信号模型；构造真实阵列动态随机加权低阶协方差矩阵；定义内插变换矩阵T，构建虚拟阵列协方差矩阵；获得前后向空间平滑修正后的数据协方差矩阵和噪声协方差矩阵，预白化处理得到动态随机加权低阶协方差矩阵；估计信源个数，对动态随机加权协方差矩阵进行特征分解，确定信号子空间和噪声子空间；构建动态随机加权低阶协方差‑空间平滑‑MUSIC测向方法的谱估计公式，进行谱峰搜索，找出极大值点对应的角度，输出任意阵列相干源测向结果。本发明能够对任意阵列的信源来波方向进行有效估计，可在高斯噪声、弱冲击噪声和强冲击噪声下进行测向，解相干性能优，应用范围广泛。
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公开(公告)号：CN108173580B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810086133.3
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0426 , H04B7/0452
Abstract: 本发明公开了一种基于量子社会情感优化的Massive MIMO上行系统功率分配方法，属于5G关键技术领域。本发明通过建立Massive MIMO系统功率分配模型，在初始化量子社会群体及系统参数中输出初始历史最优解，并通过实数化处理量子个体输出初始全局最优解，之后不断更新量子个体，当迭代次数大于预先设定的最大迭代次数时输出全局最优解，经实数化处理得到最佳功率分配方案。本发明充分考虑了在Massive MIMO上行系统中，用户的发送功率不得超过其最大发送功率的限制，同时满足用户最低传输速率和系统最低传输速率等要求，所设计的功率分配方法保证了服务质量，具有搜索速度快、全局搜索能力强的优点，更能满足实际工程的需要，为Massive MIMO上行系统的功率分配提供了一种新方法。
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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
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。
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公开(公告)号：CN112926825B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110079047.1
申请日：2021-01-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于多目标量子磷虾群机制的多无人机任务分配方法，针对当无人机任务分配过程中有多个目标需要同时被求解时，本发明设计了多目标量子磷虾群机制来解决多无人机作战任务的多目标联合求解问题，通过使用非支配解排序和拥挤度计算的方法对量子磷虾的位置进行评价，使整个量子磷虾群向有较高的非支配等级和较大拥挤度的量子磷虾位置演化，能够获得更好的性能，而且得到的Pareto最优解能够支配使用单目标优化算法求得的单目标解，实现了能够为同时考虑多个目标的任务分配提供不同的分配方案，决策者可以根据实际工程问题中目标的重要程度来选择合适的任务分配方案，拓宽了已有任务分配方法的应用范围，有更广阔的应用前景。
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