基于种群优化遗传算法的DOA估计
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 MUSIC算法的发展现况 | 第11-12页 |
| 1.3 遗传算法 | 第12-13页 |
| 1.4 课题的研究内容与论文结构 | 第13-16页 |
| 第2章 DOA估计中MUSIC算法的研究 | 第16-24页 |
| 2.1 MUSIC算法概述 | 第16-17页 |
| 2.2 DOA估计问题中的阵列信号数学模型 | 第17-20页 |
| 2.3 MUSIC算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 MUSIC算法的提出 | 第20页 |
| 2.3.2 MUSIC算法原理 | 第20-22页 |
| 2.3.3 MUSIC算法综述 | 第22-23页 |
| 2.4 目标源估计的必要性 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 遗传算法及其改进 | 第24-50页 |
| 3.1 遗传算法 | 第24-29页 |
| 3.1.1 遗传算法概述 | 第24-27页 |
| 3.1.2 遗传算法的特点 | 第27-29页 |
| 3.2 遗传算法的基本理论 | 第29-33页 |
| 3.2.1 全局优化问题 | 第29页 |
| 3.2.2 遗传算法基本思想 | 第29-32页 |
| 3.2.3 遗传算法基本流程 | 第32-33页 |
| 3.3 遗传算法的模式理论 | 第33-38页 |
| 3.3.1 模式与模式空间 | 第33-34页 |
| 3.3.2 模式的生存模型 | 第34-37页 |
| 3.3.3 积木块假设与隐含并行性 | 第37-38页 |
| 3.4 基于种群优化的遗传算法 | 第38-44页 |
| 3.4.1 蜜蜂繁殖进化过程 | 第38-39页 |
| 3.4.2 蜜蜂进化过程的抽象模型 | 第39页 |
| 3.4.3 对遗传算法基于种群的优化方式 | 第39-41页 |
| 3.4.4 分阶段调整引入种群规模策略 | 第41-42页 |
| 3.4.5 种群中个体的优化 | 第42-43页 |
| 3.4.6 种群优化的遗传算法 | 第43-44页 |
| 3.5 算法的收敛性分析 | 第44-47页 |
| 3.6 IPGA的性能分析 | 第47-49页 |
| 3.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 基于IPGA算法的MUSIC谱峰搜索 | 第50-62页 |
| 4.1 IPGA算法在MUSIC谱峰搜索中的应用 | 第50-58页 |
| 4.1.1 单信号源 | 第51-52页 |
| 4.1.2 多信号源 | 第52-58页 |
| 4.2 计算量分析 | 第58-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
