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[发明专利]河道污染溯源方法、装置、设备及存储介质-CN202310814167.0在审
发明人：许朋刚;高洪元;吕天下;万嘉钧 -专利权人：中化学西南工程科技有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种河道污染溯源方法、装置、设备及存储介质，属于污染治理技术领域。本发明通过在采样点采集水质信息以及河道环境信息；根据所述水质信息得到污染物浓度信息；根据所述污染物浓度信息以及所述河道环境信息计算污染物源项信息；通过所述污染物源项信息进行污染溯源，可快速根据获取的信息准确计算污染物源项信息，从而提高污染溯源的效率。
河道污染溯源方法装置设备存储介质

[发明专利]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-CN202110358000.9有效
发明人： 高洪元;刘廷晖;赵海军;李慧爽;谢婉婷;马静雅;白浩川;张志伟;武文道 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：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'、#imgabs0#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。
量子大马哈鱼洄游机制演化博弈水下无人集群任务分配方法

[发明专利]基于多目标量子磷虾群机制的多无人机任务分配方法-CN202110079047.1有效
发明人： 高洪元;马雨微;王世豪;赵海军;张志伟;刘廷晖;刘亚鹏;郭瑞晨;张静 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-01-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：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。
基于多目标量子磷虾机制无人机任务分配方法

[发明专利]基于量子人工水母搜索机制的特征选择方法-CN202310548465.X在审
发明人： 高洪元;郭颖;揣济阁;孙溶辰;杜亚男;任立群;狄妍岐;陈暄;谷晓苑 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F18/211 文献下载
摘要：本发明提供一种基于量子人工水母搜索机制的特征选择方法，将量子优化理论和人工水母搜索机制结合进而得到量子人工水母搜索机制，并将解决连续优化问题的人工水母搜索机制进行离散化处理，使其具有更高的鲁棒性，突破人工水母搜索机制的应用局限。采用同步优化方法的封装式特征选择可以有效的降低传统封装式特征选择的时间复杂度。利用群智能优化方法同时进行对支持向量机超参数的寻优和特征子集的选取对于所选用的智能优化方法的性能有较高的要求，而本发明的量子人工水母搜索机制拥有较优秀的收敛性和更短的用时。因此相较于一些基于已有传统群智能的特征选择方法，本发明拥有更快的收敛速度、更高的收敛精度、更低的时间复杂度和更好的鲁棒性。
基于量子人工水母搜索机制特征选择方法

[发明专利]基于量子海鸥演化机制加权Myriad滤波器设计方法-CN202110611609.2有效
发明人： 高洪元;王世豪;张志伟;杜亚男;谢婉婷;刘家威;赵立帅;白浩川;张震宇;王钦弘 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量子海鸥演化机制加权Myriad滤波器设计方法，包括：构造通过冲击噪声信道的信号，并划分训练集和测试集；确定加权滤波器最优参数的目标函数；初始化量子海鸥机制的参数；计算适应度值，确定量子海鸥的最优量子位置；量子海鸥执行迁移操作；量子海鸥执行攻击操作并更新其量子位置；更新量子海鸥的适应度值及最优量子位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到最大迭代次数，则终止迭代，继续往下执行；否则返回；使用具有最优权值参数和线性度参数的加权Myriad滤波器对测试集中的信号或待滤波信号进行处理。本发明结合量子计算机制和海鸥优化机制，有更好的全局收敛性和收敛速度，具有鲁棒性强，编程简单等优点。
基于量子海鸥演化机制加权 myriad 滤波器设计方法

[发明专利]一种进化长短时记忆网络的调制信号识别方法-CN202111421628.5有效
发明人： 高洪元;王玉峰;王世豪;崔志华;程建华;赵立帅;狄妍岐;陈梦晗;陈暄 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：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。
一种进化短时记忆网络调制信号识别方法

[发明专利]一种信道估计与信号检测方法-CN202111050681.9有效
发明人： 高洪元;张震宇;陈梦晗;苏雨萌;赵海军;刘亚鹏;李慧爽;周晓琦;刘家威 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种信道估计与信号检测方法，建立OFDM系统数学模型；建立自动演化DNN信道估计与信号检测模型；初始化量子蜉蝣种群位置和量子速度并设定参数；对初代量子蜉蝣种群位置进行适应度评价，得到量子雄性种群的最优位置，以及量子蜉蝣种群的全局最优位置；进行量子速度的更新，并通过更新后的量子速度完成量子蜉蝣位置的更新；对量子蜉蝣进行交配与变异操作，完成量子蜉蝣种群的淘汰与更新；迭代更新至最大迭代次数，把全局最优结果带入模型中，将接收的时频信号序列输入DNN模型恢复出码元并输出。本发明通过量子演化机制与蜉蝣种群原理结合，自动求解DNN模型所需最优参数，提高了DNN模型的信道估计与信号检测效果。
一种信道估计信号检测方法

[发明专利]一种安全Massive MIMO网络资源配置方法-CN202111050667.9有效
发明人：苏雨萌;高洪元;张世铂;陈梦晗;杜亚男;周晓琦 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： H04W12/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种安全Massive MIMO网络资源配置方法，建立通信系统模型；初始化量子秃鹰群，经映射规则得到量子秃鹰的位置并计算适应度，选出全局最优量子位置；根据搜索演化规则更新量子秃鹰群量子位置；通过盘旋演化对量子秃鹰群量子位置进行更新；根据俯冲规则更新量子秃鹰群量子位置，经映射规则得到更新后量子秃鹰位置并计算适应度，更新量子秃鹰群全局最优量子位置；如果迭代次数小于最大迭代次数，返回步骤三；否则，迭代终止，输出量子秃鹰群全局最优量子位置，根据映射规则得到位置并得到网络资源配置方案。本发明提高系统的资源利用率，极大地提升Massive MIMO系统的保密容量。
一种安全 massive mimo 网络资源配置方法

[发明专利]基于量子毒爆虫爆破机制的欠定混合矩阵估计方法-CN202310548346.4在审
发明人： 高洪元;谷晓苑;贾克;王钦弘;任立群;杜子怡;马静雅;郭颖;苏彦文 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：本发明提供一种基于量子毒爆虫爆破机制的欠定混合矩阵估计方法，是一种具有更好有效性和鲁棒性的基于量子毒爆虫爆破机制的欠定混合矩阵鲁棒估计方法，解决了现有混合矩阵估计方法对初始聚类中心选择、噪声及异常值过于敏感的工程难题。本发明设计了加入单源点检测信号预处理模型，构建初始种群生成策略，将量子计算与毒爆虫爆破机制结合，设计了量子毒爆虫爆破机制，然后将量子毒爆虫爆破机制对混合目标函数寻优得到的最优解作为均值聚类初始聚类中心，构建量子毒爆虫爆破机制和K‑means聚类方法联合的欠定混合矩阵估计方法。
基于量子毒爆虫爆破机制混合矩阵估计方法

[发明专利]基于多目标自组织松鼠觅食机制的无人机航迹规划方法-CN202310548219.4在审
发明人： 高洪元;白浩川;孙溶辰;谷晓苑;张禹泽;郭颖;王钦弘;李慧爽;陈暄;郑雅晴 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：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。
基于多目标组织松鼠觅食机制无人机航迹规划方法

[发明专利]量子牧群机制自动演化PCNN的图像去噪方法-CN202011096372.0有效
发明人： 高洪元;赵海军;马静雅;张志伟;白浩川;张震宇;杨杰;陈世聪;王钦弘 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-10-14 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种量子牧群机制自动演化PCNN的图像去噪方法，包括：根据椒盐噪声或高斯噪声的影响，得到含噪图像；对噪声污染后图像的进行强噪声滤波；计算自适应滤波窗口尺寸；建立自动演化PCNN图像滤波模型；初始化量子自私牧群的量子位置并设定参数；计算每个个体的适应值和生存价值；使用量子旋转门更新牧群领导者、牧群优势追随者、劣势追随者、牧群叛逃者以及捕食者的量子位置；判断是否达到量子牧群的最大迭代次数，是则终止迭代，返回最优参数；否则继续执行步骤六；输出牧群和捕食者的全局最优位置，并比较二者的生存价值，得出s个最优参数代入PCNN中，激活PCNN得到滤波图像并输出。本发明极大的提高了系统求解关键最优参数的效率和质量。
量子牧群机制自动演化 pcnn 图像方法

[发明专利]一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法-CN202310354609.8在审
发明人： 高洪元;揣济阁;苏彦文;郭瑞晨;刘轲;王钦弘;谷晓苑;刘凯龙;杜子怡;陈暄 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明公开了一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法包括：建立冲击噪声环境下MassiveMIMO方阵模型；构造基于拉普拉斯核相关熵的加权信号子空间拟合方程；利用分段式思想，化简得到目标函数；初始化个体量子位置，获得全局最优量子位置；初始化量子冰晶能量值，确定临时湖中心位置；更新能量值和历史量子位置空间；更新量子位置；根据轮盘赌选择产生新一代量子冰晶，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，返回步骤五；判断该信源是否存在，若存在，返回步骤三，否则输出信源数及相应波达方向。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。
一种大规模 mimo 方阵信源方向联合估计方法

[发明专利]一种强冲击噪声下非相干分布源测向方法-CN202310354436.X在审
发明人： 高洪元;刘亚鹏;杜亚男;狄妍岐;赵立帅;马静雅;李慧爽;郭颖;揣济阁;苏彦文 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01S3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种强冲击噪声下非相干分布源测向方法，步骤一、获取快拍采样数据，进行去冲击预处理后构造广义Capon空间谱函数；步骤二、初始化每支箭量子位置并设定参数，构造适应度函数；步骤三、将箭群分为子箭群，并对所有箭进行适应度函数评价，选择每个子箭群中具有最优适应度的箭的量子位置作为最优量子位置；步骤四、每支箭根据射箭机制更新量子位置；步骤五、将每支箭更新后量子位置映射为位置，计算更新后适应度函数值，更新每个子箭群最优量子位置；步骤六、返回步骤三，循环迭代至最大迭代次数，输出最优量子位置集合，经过映射变换为非相干分布源中心方位角和角度扩展估计值。本发明在强冲击噪声环境下具有鲁棒性和高性能。
一种冲击噪声相干分布测向方法

[发明专利]一种基于遮挡分析的电磁信号时域增强方法-CN202310479129.4在审
发明人：林云;王翰红;查浩然;高洪元;孙智 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：一种基于遮挡分析的电磁信号时域增强方法，它涉及一种电磁信号时域增强方法。本发明为了解决现有的数据增强方法算法不适配，效率不高的问题。本发明的核心在于设计了一种面向电磁信号的数据增强策略，采用遮挡分析和加性高斯白噪声获得增强数据，在尽可能保证原始数据分布和标签不变的情况下，生成额外的数据，极大程度上提升深度学习算法的工程效率。本发明属于数字信号处理技术领域。
一种基于遮挡分析电磁信号时域增强方法

[发明专利]基于量子蜜獾搜索机制的非均匀线阵波达方向估计方法-CN202310354676.X在审
发明人： 高洪元;郑雅晴;郭颖;赵立帅;任立群;马静雅;狄妍岐;张禹泽;郭瑞晨;王欣悦 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了基于量子蜜獾搜索机制的非均匀线阵波达方向估计方法，步骤一：获取无穷范数归一化处理的特殊非均匀线阵接收信号快拍采样数据；步骤二：得到波达方向估计方程，得出角度估计值目标函数；步骤三：初始化量子蜜的量子位置、位置及相关参数；步骤四：计算量子蜜獾适应度值，获得初始全局最优量子位置；步骤五：确定量子位置更新策略，使用模拟的简化量子旋转门更新量子蜜獾量子位置；步骤六：将量子位置映射为量子蜜獾位置，并计算适应度值，更新全局最优量子位置；步骤七：若未达到最大迭代次数，返回步骤五；若达到则终止迭代，并输出量子蜜獾群体直到第ε+1代的最优量子位置。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。
基于量子搜索机制均匀线阵波达方向估计方法

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