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基于矩估计的遗传算法杂波幅度模型参数估计 被引量:3

Genetic Algorithm Applied to Parameter Estimation for Clutter Amplitude Model Based on MOM
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摘要 选用了适用于多参数估计的遗传算法对Ku波段实测杂波数据进行K分布以及对数正态分布模型进行参数估计。为减少搜索范围,采用了计算量小的矩估计方法确定参数初始值;以常用的最小均方误差为目标函数。结果显示在遗传代数为50左右适应度函数收敛到稳定值,且拟合曲线与杂波数据直方图很好吻合。验证了遗传算法用于杂波模型参数估计的适用性。 In this paper, a genetic algorithm (GA) which is suitable for muhi-parameter estimation is applied to estimate K and log-normal model parameters of measured Ku-band clutter data. The parameter is initialized by MOM to decrease the range of search; the minimum averaged square error(MSE) is chosen as the objective function. Results show that the fitness function will converge to a stable value when the number of generations is around 50 and the curves have a good fit to the histogram of radar data, which testify the wide applicability of GA for parameter estimation of radar clutter.
出处 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2009年第12期53-56,共4页 Modern Radar
基金 国防预研基金9140A07030207DZ0203资助
关键词 参数估计 遗传算法 矩估计 统计特性 雷达杂波 parameter estimation GA MOM statistical analysis radar clutter
  • 相关文献

参考文献12

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