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摘要:
随机最大似然算法(SML)是一种优秀的波达方位(DOA)估计算法,但SML解析过程中极其繁重的计算复杂度制约了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出了一种融合膜计算(MC)的随机最大似然算法.首先利用膜计算的优化框架将SML算法的解空间进行膜划分,划分为基本膜和表层膜;然后在每个基本膜内并行采用粒子群算法(PSO)进行局部寻优,同时将基本膜区域内的局部最优解送至表层膜进行全局优化;最后在表层膜区域中采用人工蜂群优化算法进行全局最优解的搜索.实验结果表明,本文算法极大地降低了SML的解析复杂度,计算时间较常用的GA、AM和PSO算法提高了超过10倍,在收敛速度方面具有显著的优势,且测向精度优于传统空间谱算法.
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文献信息
篇名 膜计算优化随机最大似然DOA快速估计方法
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 波达方位(DOA)估计 随机最大似然算法(SML) 膜计算(MC) 粒子群算法(PSO) 人工蜂群算法(ABC)
年,卷(期) 2019,(9) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 833-840
页数 8页 分类号
字数 5819字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2019.09.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 向长波 中国电子科技集团公司第四十一研究所电子测试技术重点实验室 4 10 1.0 3.0
2 刘芬 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
波达方位(DOA)估计
随机最大似然算法(SML)
膜计算(MC)
粒子群算法(PSO)
人工蜂群算法(ABC)
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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