文献类型：期刊文章

作　　者：彭安洪[1,2] 赖惠成[1]

机构地区：[1]新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046 [2]中国人民解放军69223部队,新疆拜城842300

出　　处：《计算机仿真》

基　　金：新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2011211A010)

年　　份：2013

卷　　号：30

期　　号：9

起止页码：340-343

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSCD、CSCD_E2013_2014、ZGKJHX、核心刊

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：盲源分离 惯性权重 云理论 云自适应粒子群算法  

分 类 号：TP301.6]