[发明专利]一种基于混合粒子群算法的信号到达角度估计方法和装置

权利要求书

1.一种基于混合粒子群算法的信号到达角度估计方法，其特征在于：包括步骤：

对构建的求解信号到达角度的目标函数通过改进的混合粒子群算法进行求解，得到待求解的信号源的方位角和俯仰角信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于混合粒子群算法的信号到达角度估计方法，其特征是：所述目标函数根据五元阵的位置选择基线组合构建。

3.根据权利要求2所述的一种基于混合粒子群算法的信号到达角度估计方法，其特征是：所述目标函数为：

其中，J(α,β)表示待求解的目标函数，α,β为待估计的目标信号源到达五元阵侦查测向系统的方位角与俯仰角，为五元阵中第p个阵元接收通道与第q个阵元接收通道信号中提取的相位差信息，p、q的范围均为1～5，λ表示五元阵侦查测向系统工作波长；r_pq表示目标信号源到第p个和第q个阵元接收天线的假定距离之差。

4.根据权利要求1所述的一种基于混合粒子群算法的信号到达角度估计方法，其特征是：所述对构建的求解信号到达角度的目标函数通过改进的混合粒子群算法进行求解，过程包括：

(1)设置混合粒子群算法的求解参数；

(2)初始化种群个体；

(3)计算初始种群适应度，将目标函数的倒数作为适应度计算函数，目标函数值越小，适应度越大；

(4)寻找全局最优值，将最优适应值对应的个体存入全局最优个体变量p_g中，最优适应值保存在全局最优值gbest中；

(5)计算退火算法的初始温度；

(6)通过初始温度计算当前温度下各粒子p_i的适应值TF(p_i)，函数的定义见后面详细材料：

(7)通过当前温度下各粒子的适应值计算当前温度下各粒子位置和速度的更新因子：

(8)通过更新因子更新各粒子的位置和速度；

(9)计算更新后各粒子的适应度，更新全局极值，并进行降温操作；

将更新后的粒子x_i,j,,j＝1,2.....D带入目标函数中，求得各粒子的适应度，通过排序找到更新后所有粒子的最优适应度值，如果最优适应度值优于全局最优值gbest，则将最优适应度值更新到gbest中，同时将求得最优值对应的粒子更新到全局最优个体变量p_g中；

(10)判断迭代次数是否大于初始设定的最大迭代次数，如果大于则输出最优解p_g以及对应的最优目标函数值gbest，对输出的最优解p_g作进行变换，得到待求解的信号源的方位角和俯仰角信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于混合粒子群算法的信号到达角度估计方法，其特征是：所述，参数包括：初始化粒子群的群体个体数目N、学习因子1，c1、学习因子2，c2、退火常数惯性权重lamda、最大迭代次数M、求解参数个数D。