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利用整体退火遗传算法优化阵列改善方位估计

于斌 黄赪东

于斌, 黄赪东. 利用整体退火遗传算法优化阵列改善方位估计[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(5): 1050-1053. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01270
引用本文: 于斌, 黄赪东. 利用整体退火遗传算法优化阵列改善方位估计[J]. 电子与信息学报, 2007, 29(5): 1050-1053. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01270
Yu Bin, Huang Cheng-dong. Performance Improvement in Estimating Direction-of-Arrival by Genetic Algorithm Combined with Simulated Annealing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(5): 1050-1053. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01270
Citation: Yu Bin, Huang Cheng-dong. Performance Improvement in Estimating Direction-of-Arrival by Genetic Algorithm Combined with Simulated Annealing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2007, 29(5): 1050-1053. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01270

利用整体退火遗传算法优化阵列改善方位估计

doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01270

Performance Improvement in Estimating Direction-of-Arrival by Genetic Algorithm Combined with Simulated Annealing

  • 摘要: 该文将非比例选择、保证收敛且易于判断收敛的整体退火遗传算法应用于优化线阵方位估计性能。优化过程中,不仅优化阵元位置改善方位估计,而且将阵元个数作为优化变量,从而提供了更多的自由度来控制阵列性能。在满足空间谱估计精度的条件下,利用较少的阵元实现超分辨估计。优点是减少信号处理量的同时,简化了设备。仿真实验结果表明该方法收敛速度快,有极强的避免过早收敛及避免局部极值的全局优化能力。
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出版历程
  • 收稿日期:  2005-10-10
  • 修回日期:  2006-09-13
  • 刊出日期:  2007-05-19

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