[发明专利]基于小生境差分进化的多重信号分类谱峰搜索方法

摘要

本发明属于阵列信号测向领域，具体涉及一种基于小生境差分进化的多重信号分类谱峰搜索方法。本发明首先将差分算法进行改进，将差分的变异操作分为境内变异和全局变异，并使其参数自适应变化，用于提高全局搜索能力并加快局部收敛速度，再将差分算法与小生境技术结合，来解决多模态搜索问题。相比于传统多重信号分类算法中的固定步长式的谱峰搜索方法，本方法能够发挥差分进化类方法的优势，能够有效降低运算量，提高搜索速度，并且随着迭代次数的增多，处理精度能够不断提高。

主权项

1.一种基于小生境差分进化的多重信号分类谱峰搜索方法，其特征在于，所述搜索方法包括如下步骤：(1)针对q个远场均匀横电磁波入射到M个阵元的阵列的情形，建立阵列接收数据模型X(t)＝A(θ)S(t)+N(t)；其中：A(θ)＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θq)]是天线阵列的空域导向矢量矩阵；是第i个信号的导向矢量，i＝1,2,…,q；上角标T表示矩阵的转置；φm(θi)是第i个信号si(t)入射到第m个阵元上时，相对于参考阵元的滞后相位；S(t)＝[s1(t) s2(t) … sq(t)]T是波达方向为θ1,θ2,…,θq的入射信号矢量；N(t)＝[n₁(t) n₂(t) … n_M(t)]^T是加性零均值白噪声矢量，功率为(2)计算X(t)的协方差矩阵R＝E[X(t)XH(t)]；(3)对协方差矩阵R进行特征分解其中∑_S为信号特征值组成的对角阵，∑_N为噪声特征值组成的对角阵，得到M×q维信号子空间矩阵U_S和M×(M‑q)维噪声子空间矩阵U_N，空间谱函数的q个极大值点为所需估计的q个远场入射信号的波达方向；(4)针对于空间谱函数以基于小生境差分进化的搜索方法代替原有固定步长搜索，设置种群数目p_num及总迭代次数total，并对初始种群进行初始化，得到初始种群个体{⁰x₁,⁰x₂,…,⁰x_{p_num}}，其中左上角标识表示该种群样本是迭代第几次的样本；(5)开始迭代过程，计算交叉概率CR(n)及缩放因子F(n)，其中n表示第n次迭代，n∈[0,total]；每一代的F(n)及CR(n)通过下式给出：其中n是当前进化代数；Fmin,Fmax限定了缩放因子F(n)的取值范围满足F(n)∈[Fmin,Fmax]；CRmin,CRmax限定了交叉概率CR(n)的取值范围满足CR(n)∈[CRmin,CRmax]；(6)通过自适应小生境识别方法，将种群{nx1,nx2,…,nxp_num}中的每一个体归类至各自的小生境中，并保留每个小生境的中心点；(7)对每个小生境中的每一个种群个体进行差分进化操作；(8)若进化后个体的适应度大于父代个体的适应度，则用进化后的种群个体代替父代个体；(9)重复步骤(5)至(8)，直至迭代次数达到total；此时每个小生境的中心点xc1,xc2,…,xcq即为估计的q个入射信号的波达方向。