智能信号处理技术涉及到信息科学的多个领域,是现代信号处理、人工神经网络、模糊系统理论、进化计算,包括人工智能等理论和方法的综合应用,近年已经成为信息科学领域的一个研究热点。其中进化计算作为智能信号处理技术的一个重要分支,近些年来成为一个引人注目的发展方向。 在进化计算的研究中,以粒子群算法、人工鱼群算法为代表群智能算法和新近提出的量子进化算法,以其优良的优化性能,已经成为众多学者研究的热点。但是由于这三种算法提出的时间比较短,所以有很多的问题有待解决。提高它们解决离散优化问题的能力就是一个值得研究的方向 在分析了二进制粒子群优化算法和量子进化算法的优缺点之后,受混合优化算法思想的启发,将量子进化算法和粒子群算法的思想相互结合,提出了嵌入式量子进化算法(PSEQEA)和量子二进制粒子群优化算法(QBPSO),用来分别提高了QEA和PSO的优化性能。将新的算法应用到背包问题,连续函数优化问题和多用户检测问题中,仿真结果表明,新的算法与QEA和PSO相比不仅具有更简单的算法结构,而且具有更强的全局优化能力。 将人工鱼群算法用于IIR数字滤波器设计,仿真实验结果显示了AFSA在连续优化问题上具有很好的性能。将自适应的思想引入人工鱼群算法中,提出了自适应人工鱼群算法(AAFSA),并将其应用到多用户检测问题中,计算机仿真结果表明,新的算法在抗误码率,抗远近效应和收敛速度方面的性能较原来的算法都有了较大的提高。