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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明属于通信技术领域，面向远程教育中边远学校通信难问题，设计一种联合组合粒子群算法与对角加载因子更新的稀疏圆阵干扰抑制波束形成方法，包括首先根据信噪比SNR、稀疏圆形阵列流型AS、期望方向个干扰信号方向，获得阵列接收信号模型xst，期望接收信号模型rst与干扰信号接收信号模型ist；步骤2：计算噪声与干扰协方差矩阵；并求出形成方法搜索空间；步骤3：将对角加载波束形成的干扰位置旁瓣电平总和作为评价函数；步骤4：使用改进组合粒子群算法优化初始种群，并设计粒子群个体交叉变异策略，完成干扰抑制波束形成。本发明在减少阵元数、降低系统成本的同时实现对干扰信号的抑制效果。
主权项：1.一种联合组合粒子群算法与对角加载因子更新的稀疏圆阵干扰抑制波束形成方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：首先根据信噪比SNR、稀疏圆形阵列流型、期望方向个干扰信号方向，获得阵列接收信号模型、期望接收信号模型与干扰信号接收信号模型；步骤2：计算噪声与干扰协方差矩阵；并求出形成方法搜索空间；步骤3：将对角加载波束形成的干扰位置旁瓣电平总和作为评价函数；步骤4：使用改进组合粒子群算法优化初始种群，并设计粒子群个体交叉变异策略，完成干扰抑制波束形成：所述步骤4具体包括以下步骤：步骤401：初始化算法参数并设置适应度函数；步骤402：使用混沌序列生成初始种群；步骤403：进入算法循环，并设置速度权重更新策略；步骤404：是否迭代完成，若迭代完成输出种群；步骤405，若没有迭代完成，则计算适应度函数，使用交叉变异策略更新群体，完成干扰抑制波束形成；所述初始种群为：式中a是一个常数，分布在的区间内；为了提高粒子群算法的收敛速度，提出速度权重更新策略，使用权重更新策略：；式子中：式子中：称为惯性权重，为惯性权重的取值范围，为加速权重的值范围，为当前迭代次数，为最大迭代次数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种联合组合粒子群算法与对角加载因子更新的稀疏圆阵干扰抑制波束形成方法
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