基于限定PSO初始化空间的随机最大似然算法

• 作者: 田慧 胡家良 蔡丽萍 陈海华
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 波达方位估计 粒子群算法 随机最大似然算法 计算复杂度 假设技术
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 60-65
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4456字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.02.011

摘要

针对随机最大似然算法(SML)在波达方位(DOA)估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题,提出一种限定粒子群(PSO)算法搜索空间的SML算法.该算法克服了一个缺陷,即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时,在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号,且需要采用一组预处理技术,这增加了算法计算的复杂度.提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解,结合克拉美罗界(CRB)确定PSO算法的初始化解空间.这一方法不必再采用预处理技术,且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度.实验结果表明,提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值.最后,将该算法与许多现有算法进行比较,验证提出算法的有效性和准确性.