【摘 要】
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贝叶斯最大后验概率密度估计法(BM估计)是已知窄带信号源DOA估计的最佳估计.然而,由于多维积分和网格搜索,BM估计计算负担成倍增加,使其很难在实时系统中应用.针对BM估计方法
【机 构】
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西北工业大学航海学院,西安710072
【出 处】
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第七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
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贝叶斯最大后验概率密度估计法(BM估计)是已知窄带信号源DOA估计的最佳估计.然而,由于多维积分和网格搜索,BM估计计算负担成倍增加,使其很难在实时系统中应用.针对BM估计方法计算量大的问题,将蚁群优化算法与BM估计相结合,研究了基于蚁群算法的贝叶斯方位估计方法(BM ACO),并提出了基于改进蚁群优化算法的贝叶斯估计方法(BM MACO).BM_MACO方法通过使用混沌序列进行状态空间的初始化和增加局部搜索的方式,克服了蚁群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优的弊端.仿真结果表明:BM_ACO和BM MACO算法均能在显著降低原BM方法计算量的同时,保持BM算法的高分辨性能;BM_MACO由于降低了参数对BM ACO算法的影响因子,估计精度及运算速度也有所提高.
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