【摘 要】
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针对传统MUSIC算法运算量过大以及低信噪比下分辨率差的问题,提出将改进人工鱼群算法与MUSIC的谱峰搜索相结合,利用鱼群觅食和追逐来对解空间进行高效搜索,从而保证算法收敛
【机 构】
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中北大学理学院,山西太原030051
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针对传统MUSIC算法运算量过大以及低信噪比下分辨率差的问题,提出将改进人工鱼群算法与MUSIC的谱峰搜索相结合,利用鱼群觅食和追逐来对解空间进行高效搜索,从而保证算法收敛的快速性和全局性.聚群的存在促使少量陷于局部最优解的人工鱼向着全局最优解的方向靠拢,提高了鱼群对不利环境的自适应性,也增强了算法的稳定性.与此同时,改进人工鱼群算法在一定程度上加快了后期收敛速度,提高了算法的估计性能.实验结果表明在低信噪比时方法相较于MUSIC而言具有更好的估计性能,并且大大减少了运算量,保证了算法的实时性.
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