基于鸡群优化算法的二维MUSIC谱峰搜索算法
针对二维多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法在进行波达方向(direction of arrival,DOA)估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在谱峰搜索部分应用鸡群算法优化,利用鸡群算法寻优能力强的优点,快速搜索出谱峰所对应的角度.仿真实验表明,鸡群算法能有效克服谱峰搜索中出现的计算量大、计算复杂度高等问题,通过与其他仿生算法相比较,鸡群算法具有更快的收敛性、更强的稳定性以及更好的精确度.
波达方向(DOA)估计、多重信号分类(MUSIC)算法、鸡群优化、谱峰搜索、群智能算法
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TN911
国家自然科学基金资助项目61171137;北京市教育委员会科技计划资助项目KM201210005001
2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1409-1413
