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Estimation of surface-based duct parameters from automatic identification system using the Levy flight quantum-behaved particle swarm optimization algorithm

机译：利用征用飞行量子表现粒子群优化算法估算自动识别系统的基于表面的管道参数

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Atmospheric duct propagation has a significant influence on the performance of wireless communication and radar systems in the maritime environment that makes it essential to master the detailed knowledge of the atmospheric refractivity profile. Automatic identification system (AIS) is a maritime navigation safety communication system that operates in the very high frequency mobile band and the propagation path of AIS signals will be influenced by different atmospheric conditions. In this paper, a new refractivity estimation method based on the AIS signal level is proposed and the Levy flight quantum-behaved particle swarm optimization (LFQPSO) algorithm is presented and applied in the new estimation method to estimate the surface based duct parameters. Numerical simulations demonstrate that the LFQPSO algorithmhas good robustness and the new refractivity estimation method based on the AIS signal level can provide near-real-time estimation ofatmospheric refractivity.
机译：大气管道繁殖对海洋环境中无线通信和雷达系统的性能产生了重大影响，这使得掌握大气折射率概况的详细知识。 自动识别系统（AIS）是在非常高频移动带中操作的海上导航安全通信系统，并且AIS信号的传播路径将受到不同大气条件的影响。 本文提出了一种基于AIS信号电平的新的折射率估计方法，并呈现征集飞行量子行为粒子群优化（LFQPSO）算法，并应用于估计基于表面的管道参数的新估计方法。 数值模拟表明，基于AIS信号电平的LFQPSO算法良好的鲁棒性和新的折射率估计方法可以提供近实时估计的折射率。

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