一种采用云自适应粒子群算法的盲源分离

摘要：

针对大多盲源分离算法全局收敛性能不理想,收敛速度慢的缺陷,借鉴自适应粒子群算法的思想,利用云模型中云滴的随机性和稳定倾向性特点,提出一种云理论的自适应粒子群(CAPSO)盲源分离算法,以分离信号的峭度为目标函数,用自适应调整策略把粒子群分为三个子群,根据云方法修改普通子群的惯性权重,使惯性权重随着适应度值自适应调整.仿真结果表明,改进算法能完成含噪信号分离,并且有效地避免了早熟收敛,较基本PSO提高了全局搜索能力和收敛速度,分离效果好.

关键词： 云自适应粒子群算法 盲源分离 惯性权重 云理论

作者: 彭安洪 赖惠成

作者单位: 新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046;中国人民解放军69223部队,新疆拜城842300 新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国计算机用户协会仿真应用分会成立三十周年庆祝大会暨2013全国仿真技术学术会议

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 340-343,353

在线出版日期: 2013-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）