【摘 要】
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该文针对加权子空间拟合（WSF）算法多维非线性优化计算量大,难以工程应用的问题,将连续空间蚁群算法与加权子空间拟合算法相结合,提出了基于蚁群算法的加权子空间拟合（Ant Colony
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该文针对加权子空间拟合（WSF）算法多维非线性优化计算量大,难以工程应用的问题,将连续空间蚁群算法与加权子空间拟合算法相结合,提出了基于蚁群算法的加权子空间拟合（Ant Colony Optimization based Weighted Subspace Fitting,ACO-WSF）方位估计新方法。该方法利用连续蚁群算法中的信息量高斯核概率分布函数,经过有限次迭代得到加权子空间拟合算法的非线性全局最优解。仿真结果表明,低信噪比、小快拍条件下该方法估计性能与WSF方法基本相同,优于MUSIC方法,而且
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