【摘 要】
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针对三维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法估计声源位置时计算速度慢,计算量大等缺点,提出了一种基于鸡群优化(Chicken Swarm Optimization,CSO)算法
【机 构】
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上海工程技术大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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新能源汽车振动噪声测试与控制专业技术服务平台(18DZ2295900),国家自然科学基金资助项目(51675324)
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针对三维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)算法估计声源位置时计算速度慢,计算量大等缺点,提出了一种基于鸡群优化(Chicken Swarm Optimization,CSO)算法的近场声源三维定位算法。首先建立近场声源信号接收的数学模型,并选取三维MUSIC算法中的空间谱函数为文章算法中的适应度函数。通过不断迭代和局部搜索,以适应度值为指标对鸡群个体进行排序,最终得到最优鸡群个体的位置,即近场待测声源的坐标。仿真和实验结果表明:文中算法具有定位精度高、
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