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公开(公告)号:CN114910879B
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202210594255.X
申请日:2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N10/60
Abstract: 本发明公开了一种双基地MIMO雷达测向方法,步骤一、获取接收信号快拍采样数据并进行匹配滤波,构造MUSIC空间谱函数;步骤二、初始化个体量子位置,构造适应度函数;步骤三,将种群分为P个群体,进行适应度函数评价,选择群体最优量子位置;步骤四、所有群体中每个个体依概率选择猎人演化或猎物演化更新量子位置;步骤五、将所有群体中个体更新后量子位置映射为位置,计算更新后适应度函数值,更新每个群体中全局最优量子位置;步骤六、对最优量子位置集合中元素进行局部开发;步骤七、若未达到最大迭代次数,令g=g+1,返回步骤三;否则输出全局最优量子位置集合,经过映射变换为全局最优位置。本发明具有强鲁棒性、快速、高精度特点。
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公开(公告)号:CN114910879A
公开(公告)日:2022-08-16
申请号:CN202210594255.X
申请日:2022-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种双基地MIMO雷达测向方法,步骤一、获取接收信号快拍采样数据并进行匹配滤波,构造MUSIC空间谱函数;步骤二、初始化个体量子位置,构造适应度函数;步骤三,将种群分为P个群体,进行适应度函数评价,选择群体最优量子位置;步骤四、所有群体中每个个体依概率选择猎人演化或猎物演化更新量子位置;步骤五、将所有群体中个体更新后量子位置映射为位置,计算更新后适应度函数值,更新每个群体中全局最优量子位置;步骤六、对最优量子位置集合中元素进行局部开发;步骤七、若未达到最大迭代次数,令g=g+1,返回步骤三;否则输出全局最优量子位置集合,经过映射变换为全局最优位置。本发明具有强鲁棒性、快速、高精度特点。
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公开(公告)号:CN115639518A
公开(公告)日:2023-01-24
申请号:CN202211218924.X
申请日:2022-10-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种冲击噪声环境下小快拍相干源波达方向估计方法,包括建立均匀线阵小快拍采样信号模型,构造基于Sigmoid神经网络核的无穷范数中值协方差矩阵,获得基于Sigmoid神经网络核的无穷范数小快拍极大似然方程。由于在α稳定分布噪声环境下,尤其是特征指数较小时,有很大概率出现非常大的奇异值,这时用传统均值估计方法会出现较大的偏差,而采用中值具有不受偏大或偏小的数据影响的优点,故能在冲击噪声环境下有着不错的DOA估计效果。本发明通过性能仿真来选择最优核长,并设计出连续量子云团搜索机制对基于Sigmoid神经网络核无穷范数的极大似然测向方程进行高效求解。所发明的小快拍DOA估计方法在冲击噪声下对独立源和相干源均能进行有效的波达方向估计。
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