引入蝙蝠算法的最大似然DOA估计

摘要：

DOA估计理论的传统算法中，最大似然DOA估计方法能准确地估计出目标方向角度，性能优良，并且具有很好的稳定性。与MUSIC及其他的子空间分解类算法相比，在信噪比较低、小快拍信号时，最大似然DOA估计算法优势更为突出。但是由于其自身算法复杂度较高的缺陷而碍于工程上的应用。针对这一问题，将蝙蝠算法与最大似然算法相结合，应用于信号的DOA估计，利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点，快速搜索到似然函数的全局最优值，优化多维非线性的估计谱函数。仿真结果表明，蝙蝠搜索算法有效地克服最大似然DOA估计中存在的运算量大，计算复杂度高等问题，通过与其他经典的仿生智能优化算法相比较，该方法体现出更好的收敛性。

关键词：DOA估计、最大似然估计、蝙蝠算法、仿生智能算法

所属期刊栏目：39

分类号：TN911-34

资助基金：国家自然科学基金51075175；61201368；吉林省产业技术研究与开发项目JF2012C013-3

在线出版日期：2016-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：26-29