基于QPSO算法的信号子空间拟合DOA估计  

DOA estimation using signal subspace fitting based on quantum particle swarm optimization algorithm

作　　者：岳云[1] 夏克文[1] 王停[1,2] 王健[2] 

机构地区：[1]河北工业大学信息工程学院 [2]中国人民解放军空军93756部队电子教研室

出　　处：《河北工业大学学报》2012年第1期14-19,共6页Journal of Hebei University of Technology

基　　金：国家自然科学基金(60972106);天津市自然科学基金(11JCYBJC00900);河北省教育厅科学基金(2009425)

摘　　要：针对信号子空间拟合DOA估计过程中由于需要进行多维非线性搜索而计算量巨大的问题,提出了一种基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化(QPSO)算法的信号子空间拟合测向方法,即在子空间测向中,QPSO算法采用量子位对粒子当前位置进行编码,用量子旋转门实现对粒子最优位置的搜索,用量子非门实现粒子位置的变异以避免早熟.通过典型实际应用,结果表明采用这样新的DOA估计方法是切实可行的,而且精度高、运行速度快、稳定性好,具有很好的推广能力.Since the process of the signal subspace fitting for estimating the direction of arrival（DOA） is a multi-dimensional search process requesting a large amount of computation,a novel signal subspace fitting algorithm is proposed based on quantum particle swarm optimization（QPSO）with probability amplitude coding of quantum bits.In this method,the positions of particles are encoded by quantum bits and the movements of particles are performed by quantum rotation gates,which would achieve particles＇ optimal location.The mutations of particles are performed by quantum non-gate to avoid getting premature.The typical application shows the novel way for estimating the direction of arrival（DOA） is feasible with high precision,fast running speed,good stability and has very good generalization capability.

关 键 词：DOA估计 信号子空间拟合 量子位概率幅编码 QPSO算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN92[自动化与计算机技术—控制科学与工程]