【摘要】：針對傳統(tǒng)光譜搜索方法的搜索復(fù)雜度和估計(jì)精度嚴(yán)格依賴于搜索過程中所用搜索網(wǎng)格數(shù)而導(dǎo)致搜索耗時(shí)較多的問題,提出了一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化(PSO)的信號到達(dá)方向(DOA)估計(jì)方法。首先分析了硬約束PSO最小方差無失真響應(yīng)(MVDR)估計(jì)器(HPSO-MVDR);然后針對HPSO-MVDR估計(jì)器的不足,提出了一種粒子搜索位置映射技術(shù);最后提出了基于改進(jìn)PSO MVDR(MPSO-MVDR)估計(jì)器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在角度搜索中結(jié)合改進(jìn)粒子群算法,提出的方法明顯降低了搜索復(fù)雜度,相比現(xiàn)有光譜搜索方法的估計(jì)更加精確。
[Abstract]:The search complexity and estimation accuracy of the traditional spectral search methods depend strictly on the number of search nets used in the search process, which leads to the problem that the search time is much longer. A (DOA) estimation method based on improved particle swarm optimization (PSO) is proposed for estimating the direction of arrival (DOA) of signals. Firstly, the hard-constrained PSO minimum variance distortionless response (MVDR) estimator (HPSO-MVDR) is analyzed, and then a particle search position mapping technique is proposed to overcome the shortcomings of the HPSO-MVDR estimator. Finally, an improved PSO MVDR (MPSO-MVDR estimator is proposed. The experimental results show that the proposed method reduces the search complexity obviously and is more accurate than the existing spectral search methods.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古商貿(mào)職業(yè)學(xué)院;上海交通大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(60905065)
【分類號】：TN929.533

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2363776