研究目的
联合估计近场源作用于中心对称十字阵列时的振幅、频率、距离以及二维到达方向（仰角和方位角）。
研究成果
与遗传算法（GA）、即时并行算法（IPA）和粒子群算法（PS）的单独响应以及传统技术相比，所提出的混合方案（GA-PS和GA-IPA）在估计精度、收敛速度和抗噪鲁棒性方面表现出色。在近场源的幅度、频率、距离、仰角和方位角联合估计中，GA-PS方法被证明是其中最优的。
研究不足
该研究聚焦于窄带且相互统计独立的信源。其性能可能因信源类型不同或处于更复杂环境而有所变化。
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利用混合进化计算技术实现近场源的五维参数估计
DOI：10.1155/2014/310875
期刊：The Scientific World Journal
出版年份：2014
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
开发了一种混合进化计算技术，用于联合估计近场源在中心对称十字阵列上的振幅、频率、距离以及二维到达方向（仰角和方位角）。具体而言，采用遗传算法作为全局优化器，同时使用模式搜索和内点算法作为快速局部搜索优化器。为此构建了一个新的多目标适应度函数，该函数由归一化期望向量与估计向量之间的均方误差和相关性组合而成。不仅将所提出的混合方案性能与遗传算法、内点算法和模式搜索的单独响应进行比较，还与现有传统技术进行了对比。该方案在估计精度、收敛速度和抗噪鲁棒性方面表现良好。通过大量蒙特卡洛模拟验证了各方案的可行性和可靠性。
作者：
Fawad Zaman，Ijaz Mansoor Qureshi
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