1 江南大学人工智能与计算机学院，江苏 无锡 214122
2 海军研究院，北京 100161
针对复杂战场环境下舰载雷达间容易出现同频干扰的问题，提出一种基于改进乌鸦搜索算法的独立分量分析方法来分离同频信号。首先，利用反向学习策略、动态感知概率、黄金正弦算子、莱维飞行改进乌鸦搜索算法，提高算法的寻优性能与收敛速度；然后，将改进乌鸦搜索算法与独立分量分析法相结合，以峭度为目标函数，使用改进乌鸦搜索算法去寻求分离同频信号的最优分离矩阵；最后，利用该矩阵对接收的混合信号进行分离。仿真结果表明，基于改进乌鸦搜索算法的独立分量分析法能较好地分离雷达同频信号，达到抗同频干扰的目的。
信号处理 同频干扰 独立分量分析 乌鸦搜索算法 盲源分离 激光与光电子学进展
2023, 60(12): 1228006
1 江南大学人工智能与计算机学院，江苏 无锡 214122
2 海军研究院，北京 100161
针对复杂战场环境要求天波雷达快速精准定位的问题，提出一种基于多策略改进麻雀搜索算法的定位模型。首先，使用立方混沌映射、步长因子动态调整、反向学习和混合变异算子对麻雀搜索算法进行改进，形成改进的麻雀搜索算法；然后，采用改进后的麻雀搜索算法寻找混合核极限学习机（HKELM）最优的核函数参数和混合核的权重系数；最后，使用寻优后的HKELM对天波雷达探测到的目标进行定位。结果表明，改进后的麻雀搜索算法在精度上和稳定性上优于用基本麻雀搜索算法改进的HKELM模型和极限学习机（ELM）定位模型，表明了所提算法的有效性。
光计算 天波雷达 目标定位 麻雀搜索算法 混合核极限学习机 激光与光电子学进展
2023, 60(10): 1020001
