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針對相干信源波達(dá)方向估計的需要，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法，論文提出了一種基于混沌自適應(yīng)變異粒子群優(yōu)化的廣義極大似然算法(CAMPSOGML)，算法對陣列的幾何結(jié)構(gòu)沒有任何約束，分辨的信源數(shù)可大于陣元數(shù)，算法把混沌初始化和自適應(yīng)變異策略引進(jìn)粒子群算法中，有效地提高了收斂速度，克服了粒子群算法容易陷入局部最優(yōu)值的缺點(diǎn)。計算機(jī)仿真表明：與基于實(shí)數(shù)遺傳算法和粒子群算法的廣義極大似然估計方法相比，CAMPSOGML算法在收斂速度和估計精度上都有優(yōu)勢，是一種新穎的有效的解相干算法。
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