一种基于改进 PSO的随机最大似然算法

thinkfunny

一种基于改进 PSO的随机最大似然算法

/ K2 x) |* U: A1 X摘要:随机最大似然算法( Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位( Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法( Particle SwARM Optimization , PSO) ,解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via RotationalInvariance Techniques ,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound, CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子uv ,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PS0算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势.
关键词:波达方位估计;粒子群优化算法;随机最大似然算法;计算复杂度
0 L; d9 ?$ r9 k) u8 m
2 ^& k! ^9 Y6 O! Y% v. N

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

6 W( p6 ^+ c. o! ]
$ Q* g2 c" m9 L& o" K! {

youOK

一种基于改进 PSO的随机最大似然算法