基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

• 作者: 焦亚萌 韩晶 黄建国
• 来源期刊: 北京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 阵列信号处理 Bayesian方位估计 蚁群优化 计算量 水池实验
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 65-70
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 3648字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2014.0051

摘要

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄建国	西北工业大学航海学院	335	2795	24.0	33.0
2	焦亚萌	西安工程大学电子信息学院	7	23	3.0	4.0
4	韩晶	西北工业大学航海学院	42	381	10.0	17.0