电子与信息学报
電子與信息學報
전자여신식학보
JOURNAL OF ELECTRONICS & INFORMATION TECHNOLOGY
2009年
8期
1825-1829
,共5页
波达方向估计%混沌自适应变异%广义最大似然%粒子群算法%相干
波達方嚮估計%混沌自適應變異%廣義最大似然%粒子群算法%相榦
파체방향고계%혼돈자괄응변이%엄의최대사연%입자군산법%상간
针对相干信源波达方向估计的需要,结合粒子群优化算法,论文提出了一种基于混沌自适应变异粒子群优化的广义极大似然算法(CAMPSOGML),算法对阵列的几何结构没有任何约束,分辨的信源数可大于阵元数,算法把混沌初始化和自适应变异策略引进粒子群算法中,有效地提高了收敛速度,克服了粒子群算法容易陷入局部最优值的缺点.计算机仿真表明:与基于实数遗传算法和粒子群算法的广义极大似然估计方法相比,CAMPSOGML算法在收敛速度和估计精度上都有优势,是一种新颖的有效的解相干算法.
針對相榦信源波達方嚮估計的需要,結閤粒子群優化算法,論文提齣瞭一種基于混沌自適應變異粒子群優化的廣義極大似然算法(CAMPSOGML),算法對陣列的幾何結構沒有任何約束,分辨的信源數可大于陣元數,算法把混沌初始化和自適應變異策略引進粒子群算法中,有效地提高瞭收斂速度,剋服瞭粒子群算法容易陷入跼部最優值的缺點.計算機倣真錶明:與基于實數遺傳算法和粒子群算法的廣義極大似然估計方法相比,CAMPSOGML算法在收斂速度和估計精度上都有優勢,是一種新穎的有效的解相榦算法.
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