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一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用

高鹰  刘怀亮  
【摘要】:首先对粒子群优化算法进行了改进,用粒子群中所有粒子最优位置的加权平均值替代速度更新式中的粒子最优位置,并根据粒子群中粒子的浓度自适应地调整加速系数.这种改进的粒子群优化算法利用了粒子群中所有粒子最优位置的信息,并在进化过程中自适应地调整"认知"部分和"社会"部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度.然后,针对盲信号分离问题,以二阶相关系数和高阶相关系数为基础,给出了信号相互独立的目标函数,并应用改进的粒子群优化算法来优化该目标函数,从而获得了一种线性混合信号盲分离算法.仿真结果显示改进的粒子群优化算法的性能优于粒子群优化算法,应用于盲信号分离问题中是有效的.

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