基于人工蜂群算法的DOA参数估计方法研究

【摘要】DOA(波达方向)估计是阵列信号处理中的一个研究热点,其在雷达、通讯中的应用与我们生活息息相关。20世纪70年代末以来,基于阵列处理的估计方法实现了质的发展,涌现了一大批具有超分辨率的算法,其中基于子空间分解类和子空间拟合类的算法最为引人关注,其中多重信号分类(MultipleSignalClassification,MUSIC)和加权子空间拟合(Weightedsubspacefitting,WSF)分别是这两类算法的杰出代表。MUSIC估计方法和WSF估计方法都是基于二阶统计量的优秀算法,应用最为广泛,理论上都可以获得最优性能。但是要实现这两种算法都需要一个多维非线性搜索,其计算量非常大,这也是阻碍这两种算法应用的一个瓶颈。人工蜂群算法是根据生物界中蜜蜂采蜜活动而提出的一种仿生智能优化算法,由于人工蜂群算法的优秀全局搜索和局部搜索能力,以及收敛速度快,控制参数少等优点,本文选择人工蜂群算法来实现对MUSIC和WSF的优化。本文先是介绍了DOA参数估计的一些理论基础和数学模型,以及人工蜂群算法的基本概念和数学模型。随后引入人工蜂群算法优化WSF的DOA估计,接着根据WSF方法构成的空间谱的特点,改进了搜索策略,提出了一种快速收敛的人工蜂群算法优化WSF的方法,经对比一些算法,该算法的收敛性大大提高。其次,对于二维MUSICDOA算法中的多谱峰搜索的计算量大的缺点,结合小生境技术,提出了一种基于小生境的人工蜂群算法来实现二维MUSIC谱峰搜索优化问题,可以一次估计多个信源的二维角度。
【作者】王帅；
【导师】石要武；
【作者基本信息】吉林大学，模式识别与智能系统，2014，硕士
【关键词】DOA估计；人工蜂群算法；加权子空间拟合；多维MUSIC估计；隔离小生境技术；

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