原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
稀疏重构算法中凸松弛法在恢复效率方面、贪婪追踪法在恢复精度方面存在不足,基于遗传算法迭代优化的思想,结合模拟退火以及多种群算法的优势,提出了基于模拟退火遗传算法和基于多种群遗传算法的启发式稀疏重构算法.所提算法均从传统遗传算法易陷入局部最优解的缺陷出发,分别通过保持个体间的差异性和提高种群多样性来搜索待求稀疏信号的全局最优解,并通过理论分析证明了所提算法参数选取及搜索策略的有效性.此外,以阵列信号处理中空间信源的波达方向(DoA)估计问题为例,验证了所提算法的有效性.仿真结果表明,相较于正交匹配追踪OMP算法和基于l1范数奇异值分解的l1-SVD算法,所提算法提高了DoA估计的精度,且降低了运算复杂度,使其快速收敛至全局最优解.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于改进遗传算法的稀疏重构算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 多种群遗传算法 模拟退火遗传算法 DoA估计 稀疏重构
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 1010-1014
页数 5页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.10.0727
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 郑芹 南京航空航天大学电子信息工程学院 2 0 0.0 0.0
2 潘美虹 南京航空航天大学电子信息工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
多种群遗传算法
模拟退火遗传算法
DoA估计
稀疏重构
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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