基于遗传算法的卫星干扰源定位构型优化方法

高轨卫星干扰源定位具有覆盖范围广、性能稳定的优势,是无线电监测的重要手段。然而,卫星干扰源定位的误差主要由定位构型决定,目前鲜有有效算法计算最优轨位。针对这一问题,提出了基于遗传算法的高轨卫星干扰源定位构型优化方法。首先推导了卫星时差定位的几何稀释度模型,并将几何稀释度作为遗传算法的适应度函数,然后基于遗传算法设计了轨位设计中的编码、适应度、选择等原则。最后获得了基于遗传算法的轨位设计结果。仿真试验和实星数据处理验证了所提方法的有效性。

期望最大化算法近场被动定位技术研究

本文介绍了一种对近场声源的距离和方位参数的确定性最大似然估计方法。直接的对近场声源参数的最大似然估计产生了复杂的多参数优化问题,我们在实际采样数据(非完全数据)和假设数据(完全数据)等方面重新构建这个问题,最后提出运用期望最大化迭代方法获得最大似然估计。期望最大化算法将观测数据分解,然后对于最优化问题,运用有效的计算措施单独估计每个信号成分的参数。这种算法的应用性和有效性通过一定的仿真得到了验证。