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引用本文:

王鹏贺雪芳张明星白艳萍.基于人工鱼群算法的声矢量传感器阵列的最大似然DOA估计[J].太原理工大学学报,2020,51(06):845-851

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基于人工鱼群算法的声矢量传感器阵列的最大似然DOA估计

基金项目:

国家自然科学基金资助项目(61774137);山西省自然科学基金资助项目(201801D121026,201701D121012,201701D221121);山西省回国留学人员科研项目(2016-088)

分类号:

TP18;TP212;TN911.7

DOI:

10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2020.06.010

期刊号:

2020,51(06)

收稿日期:

修回日期:

通讯作者	单位
王鹏	中北大学理学院

摘要:

在阵列信号处理中,极大似然法(ML)对波达方向(DOA)估计有很好的性能,但由于多维非线性搜索的计算复杂,很难应用于工程中。为了降低ML方法的计算复杂度,提出了一种改进人工鱼群算法(AFSA)的声矢量传感器阵列的ML-DOA估计方法。仿真结果表明,与基于遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)和微分进化算法(DE)的ML-DOA估计相比,该算法具有更快的收敛速度、更低的RMSE、更低的计算复杂度和更稳定的性能。

关键字:

波达方向估计;最大似然法;人工鱼群算法;声矢量传感器阵列;