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基于混沌自適應(yīng)煙花算法的雷達(dá)信號(hào)盲源分離

發(fā)布時(shí)間:2021-11-04 06:52
  針對(duì)傳統(tǒng)獨(dú)立成分分析(independent component analysis,ICA)方法存在收斂速度慢、分離性能不高的問(wèn)題,將混沌映射策略與自適應(yīng)爆炸半徑相結(jié)合,提出一種基于混沌自適應(yīng)煙花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm,CAFWA)的盲源分離(blind source separation,BSS)方法,并應(yīng)用于雷達(dá)輻射源混合信號(hào)分選問(wèn)題。混沌映射策略可以將初始值在解空間內(nèi)分布更加均勻,爆炸半徑能夠根據(jù)適應(yīng)度的優(yōu)劣自適應(yīng)改變,保證了所提算法局部搜索的精度,滿足了全局搜索的多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法可以在無(wú)噪和有噪情況下均能很好地分選觀測(cè)信號(hào),而且具有比傳統(tǒng)算法更快的收斂速度和更優(yōu)異的分選性能。 

【文章來(lái)源】:系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(11)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:9 頁(yè)

【部分圖文】:

基于混沌自適應(yīng)煙花算法的雷達(dá)信號(hào)盲源分離


無(wú)噪情況下的源信號(hào)

信號(hào),情況,源信號(hào),分選


無(wú)噪情況下的觀測(cè)信號(hào)

分選,信號(hào),情況,步長(zhǎng)


無(wú)噪情況下EASI的分選信號(hào)

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]空基雷達(dá)組網(wǎng)收發(fā)分置協(xié)同探測(cè)編隊(duì)構(gòu)型優(yōu)化[J]. 馬艷艷,金宏斌,李浩,駱偉林.  空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]基于膜計(jì)算與粒子群算法的盲源分離方法[J]. 孫遠(yuǎn),楊峰,鄭晶,徐茂軒,裴爍瑾.  振動(dòng)與沖擊. 2018(17)
[3]基于分組簡(jiǎn)化粒子群算法的盲源分離[J]. 季策,單長(zhǎng)芳,沙毅,周榮坤.  東北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
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[5]基于累積張量分解的雷達(dá)信號(hào)欠定盲分離算法[J]. 艾小凡,羅勇江,趙國(guó)慶.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2016(11)
[6]基于循環(huán)平穩(wěn)度準(zhǔn)則的多路雷達(dá)信號(hào)識(shí)別算法[J]. 王紅衛(wèi),范翔宇,陳游,楊遠(yuǎn)志.  兵工學(xué)報(bào). 2016(04)
[7]反向煙花算法及其應(yīng)用研究[J]. 李浩,柏鵬,張輝,金宏斌,薛俊杰.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(11)
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[9]不同一維混沌映射的優(yōu)化性能比較研究[J]. 趙欣.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(03)
[10]帶有梯度加速粒子群算法的盲源分離[J]. 羅濤華,張聰.  計(jì)算機(jī)仿真. 2010(10)

碩士論文
[1]盲源分離在雷達(dá)偵察中的應(yīng)用[D]. 陳一飛.西安電子科技大學(xué) 2017



本文編號(hào):3475222

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