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采用粒子群算法的空时二维参数估计
1
作者
邱新建
山拜.达拉拜
薛凤凤
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第11期3054-3056,共3页
针对传统的空时二维参数估计计算复杂、鲁棒性及通用性差、收敛速度慢等缺点,根据空时具有等效性,以空域和时域处理算法可以相互转化为基础,推导出合适的适应度函数,运用改进的粒子群算法同时搜索信号的到达角和频率,用K-means聚类算法...
针对传统的空时二维参数估计计算复杂、鲁棒性及通用性差、收敛速度慢等缺点,根据空时具有等效性,以空域和时域处理算法可以相互转化为基础,推导出合适的适应度函数,运用改进的粒子群算法同时搜索信号的到达角和频率,用K-means聚类算法对搜索结果进行分类,利用粒子群算法计算简单、全局收敛、可并行性等特点提高算法的搜索能力。计算机仿真表明,与传统的方法相比该算法具有较好的统计和收敛性能。
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关键词
空时二维参数估计
粒子群算法
谱
估计
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职称材料
题名
采用粒子群算法的空时二维参数估计
1
作者
邱新建
山拜.达拉拜
薛凤凤
机构
新疆大学信息科学与工程学院
中国人民解放军
空军工程大学电讯工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012年第11期3054-3056,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60971130)
文摘
针对传统的空时二维参数估计计算复杂、鲁棒性及通用性差、收敛速度慢等缺点,根据空时具有等效性,以空域和时域处理算法可以相互转化为基础,推导出合适的适应度函数,运用改进的粒子群算法同时搜索信号的到达角和频率,用K-means聚类算法对搜索结果进行分类,利用粒子群算法计算简单、全局收敛、可并行性等特点提高算法的搜索能力。计算机仿真表明,与传统的方法相比该算法具有较好的统计和收敛性能。
关键词
空时二维参数估计
粒子群算法
谱
估计
Keywords
space-time two-dimensional parameter estimation
Particle Swarm Optimization （PSO）
spectrum estimation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用粒子群算法的空时二维参数估计
邱新建
山拜.达拉拜
薛凤凤
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2012
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