基于人工鱼群算法的声矢量传感器阵列的最大似然DOA估计

• 作者: 张明星 王鹏 白艳萍 贺雪芳
• 来源期刊: 太原理工大学学报
• 关键词: 波达方向估计 最大似然法 人工鱼群算法 声矢量传感器阵列
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机·电气与动力工程
• 页码范围: 845-851
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2020.06.010

摘要

在阵列信号处理中,极大似然法(ML)对波达方向(DOA)估计有很好的性能,但由于多维非线性搜索的计算复杂,很难应用于工程中.为了降低ML方法的计算复杂度,提出了一种改进人工鱼群算法(AFSA)的声矢量传感器阵列的ML-DOA估计方法.仿真结果表明,与基于遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)和微分进化算法(DE)的ML-DOA估计相比,该算法具有更快的收敛速度、更低的RMSE、更低的计算复杂度和更稳定的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏		80	301	8.0	13.0
2	白艳萍		124	639	13.0	19.0
3	张明星		3	2	1.0	1.0
4	贺雪芳		1	0	0.0	0.0