【摘 要】
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为了提高低压电力线信道多径模型参数识别精度,同时减少参数识别时间,通过将粒子群优化(particle swarm optimi-zation,PSO)算法和匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相融合提出了PSO-MP混合算法,并利用此方法研究了低压电力线信道模型参数识别问题.结果表明:PSO-MP混合算法融合了两者互补的优势,基于该混合算法的信道参数识别精度高于分别利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法、遗传匹配追踪(genetic algorithm-ma
【机 构】
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河南理工大学物理与电子信息学院,焦作454003
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为了提高低压电力线信道多径模型参数识别精度,同时减少参数识别时间,通过将粒子群优化(particle swarm optimi-zation,PSO)算法和匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相融合提出了PSO-MP混合算法,并利用此方法研究了低压电力线信道模型参数识别问题.结果表明:PSO-MP混合算法融合了两者互补的优势,基于该混合算法的信道参数识别精度高于分别利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法、遗传匹配追踪(genetic algorithm-matching pursuit,GA-MP)算法的识别精度,并且该精度会随着路径数目的增多而提高;同时,PSO-MP混合算法不仅提高了信道模型参数识别精度,还提高了系统收敛速度.可见,基于PSO-MP混合算法的低压电力线多径模型参数识别方法可行、高效.
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