估计声信号二维参数的免疫量子克隆算法

摘要：

信号相位匹配(SPM)原理同时估计信号方位和频率两参数时,因计算量大,需设置固定的搜索步长和频带范围.针对该问题,提出了一种利用免疫量子克隆算法(IQCA)对声源波达方向和频率二维参数进行快速联合估计的高分辨方法.将SPM原理的奇异值分解(SVDSPM)判别准则作为具有双自变量(方位和频率)的适应度函数,并通过IQCA对该适应度函数进行非线性全局寻优,不仅实现了SPM的二维联合估计方法,而且加速了搜索最优参数的收敛过程.IQCA算法对SVDSPM的估计不仅提高了算法实时性,且与标准遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)和量子进化算法(QEA)相比,大大提高了估计精度和稳定性.同时,双源估计的结果也表明本文算法在低信噪比下的性能优于MUSIC算法.

关键词：方位估计、频率估计、信号相位匹配原理、参数联合估计、免疫量子克隆算法

所属期刊栏目：25

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金60672136

在线出版日期：2010-04-27（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：33-38