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利用BP神经网络和极大似然(ML)算法对阵列信号波达方向(DOA)进行估计,结合了混沌映射和群智能优化算法的优势,设计了一种正余混沌双弦蝗虫优化算法(SCAGOA),不仅解决了因神经网络的权值和阈值选取不当导致陷入局部最优的问题,而且解决了ML算法中多维搜索导致运算负荷大、效率低的问题.通过仿真实验对双信号源的输出效果和估计误差进行讨论,比较了不同优化算法对信噪比的泛化能力.结果表明,通过SCAGOA优化后的BP神经网络和ML算法在DOA估计方面比其他优化算法具有更好的估计精度.