基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

摘要：

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.

关键词：阵列信号处理、Bayesian方位估计、蚁群优化、计算量、水池实验

所属期刊栏目：41

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家重点实验室开放基金;西北工业大学基础研究基金;西安工程大学博士科研启动基金

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：65-70