基于改进杂草算法的阵列信号DOA估计

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在阵列信号处理的参数估计中,MUSIC算法因具有超分辨特性而有着重要的作用。因为MUSIC算法中谱峰搜索需要消耗大量的时间,所以传统的MUSIC算法的实时性受到了限制。为解决上述问题,采用改进的杂草算法在谱峰搜索中的应用来减少运算时间,而且在优化过程中能有效避开局部最优解,快速、有效地收敛到全局最优解,并且与遗传算法进行了对比。实验结果表明改进的杂草算法更容易保证对解空间的全面搜索,从而保证算法能够稳健地收敛到全局最优解。仿真验证了改进杂草算法具有更好的全局搜索能力,保证了阵列信号估计的正确性。
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