EM-ACO算法及其在多重超声回波参数估计中的应用

摘要：

针对EM算法在估计多重超声回波参数时存在收敛速度慢和迭代结果强烈依赖于初始值的缺点,将蚁群算法应用到多重超声回波参数估计的EM算法中,提出一种新的多重超声回波参数估计算法——EM-ACO算法.该算法结合EM算法和蚁群算法的优点,不仅可以改善EM算法估计多重超声回波参数时估计结果强烈依赖于初始值的缺点,有效提高EM算法的收敛速度,而且可以获得更高的参数估计精度.根据超声回波的高斯回波模型,应用EM-ACO算法,在不同的信噪比条件下,对多重超声回波的参数向量组进行估计.仿真结果表明:EM-ACO算法能在各种不同的初始值条件下,以较少的迭代次数估计出多重超声回波的参数向量组,并且具有较高的估计精度.

关键词：EM算法、蚁群算法、参数估计、高斯回波模型、多重超声回波

所属期刊栏目：41

分类号：TN912.16

资助基金：陕西省自然科学基金资助项目2012JM1013;中央高校基本科研业务费专项资金项目GK201302049

在线出版日期：2014-01-11（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：27-32