论文部分内容阅读
本文提出了一种基于蚁群算法的超声回波参数估计方法，将用于连续函数优化的蚁群算法运用到高斯回波模型中，用来估计超声回波参数。仿真结果表明，在初始值偏离真实值较远时，能成功地估计出超声回波参数中对初值敏感的到达时间和中心频率的值。该方法与初始值选择无关，能够在较大范围内搜索，得到全局最优解，避免了高斯—牛顿迭代法估计超声回波参数的缺陷，即解决了选取的初始值只有在真实值附近才能迭代出最优解的问题，通过与其它参数估计算法的比较说明，蚁群算法的计算结果精度明显高于其它迭代方法。