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应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪
被引量：
9
1
作者
单泽彪
石要武
+1 位作者
刘小松
张志成
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期838-845,共8页
针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数...
针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数据和当前采样数据在协方差矩阵中所占的权重,从而保证在获得较小稳态误差的同时又可获得较快的跟踪速度。然后,直接应用了性能优越的最大似然估计方法,避免了子空间跟踪类算法需要不断重复特征值或奇异值分解等问题。最后,采用人工蜂群仿生智能算法对似然函数的求解进行优化,从而极大地减少了算法的计算量,保证了算法的快速性和实时性。实验结果表明:在单快拍采样的情况下,信噪比为0dB时,跟踪两个目标信号源的均方根误差为0.995 2°,基本达到了阵列信号处理中目标跟踪方法的设计要求。
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关键词
波达
方向
(
doa
)
跟踪
运动目标
跟踪
可变遗忘因子
人工蜂群算法
最大似然估计
下载PDF
职称材料
题名
应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪
被引量：
9
1
作者
单泽彪
石要武
刘小松
张志成
机构
吉林大学通信工程学院
吉林大学工程仿生教育部重点实验室
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期838-845,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.51075175)
吉林省科技发展计划资助项目(No.20140101078JC)
文摘
针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数据和当前采样数据在协方差矩阵中所占的权重,从而保证在获得较小稳态误差的同时又可获得较快的跟踪速度。然后,直接应用了性能优越的最大似然估计方法,避免了子空间跟踪类算法需要不断重复特征值或奇异值分解等问题。最后,采用人工蜂群仿生智能算法对似然函数的求解进行优化,从而极大地减少了算法的计算量,保证了算法的快速性和实时性。实验结果表明:在单快拍采样的情况下,信噪比为0dB时,跟踪两个目标信号源的均方根误差为0.995 2°,基本达到了阵列信号处理中目标跟踪方法的设计要求。
关键词
波达
方向
(
doa
)
跟踪
运动目标
跟踪
可变遗忘因子
人工蜂群算法
最大似然估计
Keywords
Direction of Arrival（
doa
）tracking
moving target tracking
variable forgetting factor
artificial bee colony algorithm
maximum likelihood estimation
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [电子电信—信息与通信工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪
单泽彪
石要武
刘小松
张志成
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
9
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职称材料
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