时空CDMA系统中基于改进PSO的光谱搜索DOA估计

发布时间：2018-11-28 17:56

【摘要】：针对传统光谱搜索方法的搜索复杂度和估计精度严格依赖于搜索过程中所用搜索网格数而导致搜索耗时较多的问题,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)的信号到达方向(DOA)估计方法。首先分析了硬约束PSO最小方差无失真响应(MVDR)估计器(HPSO-MVDR);然后针对HPSO-MVDR估计器的不足,提出了一种粒子搜索位置映射技术;最后提出了基于改进PSO MVDR(MPSO-MVDR)估计器。实验结果表明,在角度搜索中结合改进粒子群算法,提出的方法明显降低了搜索复杂度,相比现有光谱搜索方法的估计更加精确。
[Abstract]:The search complexity and estimation accuracy of the traditional spectral search methods depend strictly on the number of search nets used in the search process, which leads to the problem that the search time is much longer. A (DOA) estimation method based on improved particle swarm optimization (PSO) is proposed for estimating the direction of arrival (DOA) of signals. Firstly, the hard-constrained PSO minimum variance distortionless response (MVDR) estimator (HPSO-MVDR) is analyzed, and then a particle search position mapping technique is proposed to overcome the shortcomings of the HPSO-MVDR estimator. Finally, an improved PSO MVDR (MPSO-MVDR estimator is proposed. The experimental results show that the proposed method reduces the search complexity obviously and is more accurate than the existing spectral search methods.
【作者单位】：内蒙古商贸职业学院;上海交通大学;
【基金】：国家自然科学基金项目(60905065)
【分类号】：TN929.533

【参考文献】

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【共引文献】

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