基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

骆伟林; 金宏斌; 李浩; 周荣华

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基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

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针对传统独立成分分析(independent component analysis,ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm,CAFWA)的盲源分离(blind source separation,BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题.混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性.实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能.

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来源
《系统工程与电子技术》 |2020年第11期|2497-2505|共9页
作者
骆伟林; 金宏斌; 李浩; 周荣华;
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作者单位

空军预警学院预警情报系湖北武汉430019;

空军预警学院预警情报系湖北武汉430019;

空军预警学院预警情报系湖北武汉430019;

空军预警学院预警情报系湖北武汉430019;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;
关键词
盲源分离; 独立成分分析; 烟花算法; 混沌映射;

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