估计声信号二维参数的免疫量子克隆算法

牛奕龙; 陈志菲; 孙进才; 王毅; 陶林伟

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估计声信号二维参数的免疫量子克隆算法

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信号相位匹配(SPM)原理同时估计信号方位和频率两参数时,因计算量大,需设置固定的搜索步长和频带范围.针对该问题,提出了一种利用免疫量子克隆算法(IQCA)对声源波达方向和频率二维参数进行快速联合估计的高分辨方法.将SPM原理的奇异值分解(SVDSPM)判别准则作为具有双自变量(方位和频率)的适应度函数,并通过IQCA对该适应度函数进行非线性全局寻优,不仅实现了SPM的二维联合估计方法,而且加速了搜索最优参数的收敛过程.IQCA算法对SVDSPM的估计不仅提高了算法实时性,且与标准遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)和量子进化算法(QEA)相比,大大提高了估计精度和稳定性.同时,双源估计的结果也表明本文算法在低信噪比下的性能优于MUSIC算法.

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来源
《数据采集与处理》 |2010年第1期|33-38|共6页
作者
牛奕龙; 陈志菲; 孙进才; 王毅; 陶林伟;
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作者单位

西北工业大学航海学院,西安,710072;

西北工业大学航海学院,西安,710072;

西北工业大学航海学院,西安,710072;

西北工业大学电子信息学院,西安,710072;

西北工业大学航海学院,西安,710072;

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正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
方位估计; 频率估计; 信号相位匹配原理; 参数联合估计; 免疫量子克隆算法;

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