膜計算優(yōu)化隨機最大似然DOA快速估計方法
摘要：隨機最大似然算法(SML)是一種優(yōu)秀的波達方位(DOA)估計算法,但SML解析過程中極其繁重的計算復(fù)雜度制約了該算法在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用。針對SML計算復(fù)雜度高的問題,提出了一種融合膜計算(MC)的隨機最大似然算法。首先利用膜計算的優(yōu)化框架將SML算法的解空間進行膜劃分,劃分為基本膜和表層膜;然后在每個基本膜內(nèi)并行采用粒子群算法(PSO)進行局部尋優(yōu),同時將基本膜區(qū)域內(nèi)的局部最優(yōu)解送至表層膜進行全局優(yōu)化;最后在表層膜區(qū)域中采用人工蜂群優(yōu)化算法進行全局最優(yōu)解的搜索。實驗結(jié)果表明,本文算法極大地降低了SML的解析復(fù)雜度,計算時間較常用的GA、AM和PSO算法提高了超過10倍,在收斂速度方面具有顯著的優(yōu)勢,且測向精度優(yōu)于傳統(tǒng)空間譜算法。
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