[发明专利]一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法

摘要

本发明属于阵列信号处理领域,具体涉及一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法。本发明步骤为：建立宽带信号采样模型；量子带电系统搜索演化机制参数初始化；计算所有带电粒子的适应度，按照降序方式排序；创建带电粒子的量子记忆库；更新带电粒子的带电量以及它们之间的距离；更新带电粒子的移动概率和所受合力；更新带电粒子的量子旋转角度、量子位置和速度；计算带电粒子的适应度，并按照降序方式排序，更新量子记忆库；判断是否达到最大迭代次数；输出量子带电系统全局最优量子位置映射成最优位置。本发明以量子带电系统搜索演化机制对宽带信号进行测向，减少了运算量和运算时间，提高了收敛速度和收敛精度，实现快速高精度测向。

主权项

1.一种基于量子带电系统搜索演化机制的宽带测向方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立宽带信号采样模型,得到接收信号c_m(t)、经傅里叶变换后的宽带信号模型C_k(f_g)，计算出参考频率点f₀对应的流型矩阵A_θ(f₀)、阵列接收数据对应频率点为f_g的聚焦矩阵T(f_g)、对应频率点为f_g时的数据协方差矩阵R_c(f_g)、参考频率点f₀对应的正交投影矩阵得到每个频率点f_g对应的数据协方差矩阵参考频率点f₀对应的数据协方差矩阵根据极大似然方程求得角度估计值(2)量子带电系统搜索演化机制参数初始化：带电粒子群体规模为L,最大迭代次数为U，搜索空间维度为P，第i个带电粒子的量子位置为第i个带电粒子的速度为其中t为迭代次数，初始时令t＝1，带电粒子的初始速度为0，即(3)计算所有带电粒子的适应度根据适应度值大小按照降序的方式把带电粒子的量子位置重新排序，确定整个带电系统的全局最优量子位置全局最差量子位置以及直到第t代为止第i个带电粒子的局部最优量子位置(4)创建带电粒子的量子记忆库，得到量子位置记忆库βt和量子位置的适应度值库φt；(5)更新每个带电粒子的带电量以及它们之间的距离(6)更新带电粒子产生引力的概率和每个带电粒子所受合力(7)更新带电粒子的量子旋转角度、量子位置和速度；(8)以概率μ选取部分带电粒子修正它的量子位置：(9)计算带电系统中每个带电粒子的新的量子位置的适应度，然后根据适应度值大小按照降序的方式把带电粒子的量子位置重新排序，若当前的第i个带电粒子的适应度值大于已经保存的适应度值，则用当前的第i个带电粒子的量子位置替代原先保存的局部最优量子位置；确定更新后的带电系统的全局最优量子位置，若当前的最大适应度值大于原先保存的最大适应度值，则用当前的全局最优量子位置替代原先保存的全局最优位置；更新带电粒子的量子记忆库，从局部最优量子位置中选取δ个带电粒子替代原先的量子记忆库；(10)判断是否达到最大迭代次数，若没有达到，返回步骤(5)继续进行；若已经达到，则带电系统全局最优量子位置映射成最优位置，就得到宽带波达方向估计所要估计的角度。