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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
提出改进的粒子群优化算法,获得波束方向图主瓣宽度和旁瓣级折中的优化立体阵形,避免基本实数粒子群算法仅采用旁瓣级或主瓣宽度一个性能指标优化而导致另一个性能指标恶化的问题,利用阵列视角限制进一步优化立体阵形并设计了声成像测量系统。改进的粒子群算法与基本粒子群算法仿真优化阵形比较表明改进粒子群算法设计的优化阵形在保持较窄的主瓣宽度的条件下具有较低的旁瓣级。阵列声成像测量系统的性能测量分析结果表明该系统的空间分辨率和旁瓣抑制能力与理论结果接近,验证了所提算法的有效性。  相似文献   

2.
基于粒子群算法的稀疏阵列超声相控阵全聚焦成像   总被引:1,自引:1,他引:0  
沈晓炜 《应用声学》2020,39(3):354-359
为降低相控阵超声检测全聚焦算法的成像数据量及阵列稀疏优化的计算时间,研究了一种用于稀疏阵列全聚焦成像的阵列优化算法,并通过实验对其成像效果进行了验证。针对目前超声相控阵检测的全矩阵采集数据量大、全聚焦算法成像时间长的难点,该文通过构建稀疏阵列,在保证成像质量的同时显著降低成像数据量,提高了全聚焦算法的成像效率。通过以主瓣宽度、旁瓣峰值以及主瓣峰值作为约束条件构建适应度函数,采用粒子群算法得到稀疏阵元位置分布并进行阵元权重修正,并将其用于稀疏全聚焦成像。相比全阵元成像,使用粒子群算法所得的稀疏阵列的阵元个数降低了56.25%、65.62%,数据使用量降低了80.86%、88.18%。在阵列优化方面,相比遗传算法减少了84.86%的计算时间。  相似文献   

3.
阵元数一定情况下,针对不等间距拖线阵高频信号处理存在的空间增益和无栅瓣兼容问题,提出一种基于遗传算法的不等间距拖线阵阵型优化方法。该方法以频带交互下最大旁瓣级最小作为约束因子,通过模拟生物自然进化过程搜索全局最优解,得到优化后的阵元位置。优化后阵型在保证低频信号处理空间增益不变情况下,实现对高频信号高空间增益、无栅瓣处理。验证分析结果表明:相比未优化阵型,在高频信号处理方面,优化后阵型在无栅瓣情况下,空间增益提升值近似理论值提升值;在低频信号处理方面,优化后阵型具有相同的空间增益。为实际不等间距拖线阵阵型优化和应用提供了一种思路。  相似文献   

4.
当计算机断层成像(CT)中X射线的采样范围和数量受限时,得到的稀疏投影数据完备性很低,重建算法的搜索空间巨大。基于凸优化思路的迭代求解算法及其改进采用固定搜索路径,难以在有限时间内收敛至全局最优解;粒子群优化具有全局搜索能力,但计算成本和存储代价过高。为解决这类不完备投影数据的重建问题,提出基于粒子群优化的随机稀疏重建算法。首先,通过随机策略生成具有多样性的初始种群,以保证算法的搜索能力;其次,随机选择梯度下降或基于个体历史最优解和全局历史最优解的随机方向进行迭代,以兼顾算法效率和搜索方向的多样性;最后,基于适应度评价,有针对性地重新生成随机初始种群,强制跳离局部最优。针对角度受限下无噪声和含噪声的稀疏投影数据,分别进行重建实验。结果显示,与常见的凸优化迭代和粒子群优化算法相比,本文算法既能保证算法效率,又在重建质量和算法稳健性上具有明显优势。  相似文献   

5.
基于遗传模型改进蜂群算法的稀疏阵列优化   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
孙建邦  李建兵  王鼎  孙玉琦  罗志豪 《强激光与粒子束》2021,33(12):123005-1-123005-8
人工蜂群算法作为一种新兴的群体智能算法,在解决复杂连续问题时表现突出。但是由于算法本身内在运行机制的原因,算法在搜索上表现出优异的性能,却疏于开发。为了平衡搜索和开发二者之间的矛盾,提出了一种基于遗传模型改进的人工蜂群算法,并成功运用到了阵列综合领域。算法先将全局最优解引入邻域搜索过程,指导蜂群寻找最佳蜜源,加速算法收敛。为了避免人工蜂群算法陷入局部最优,需要提高其开发能力,通过借鉴遗传算法中的进化机制,建立了遗传模型,对采取最佳保留后的蜜源进行遗传操作,丰富蜜源的多样性。在一组广泛使用的数值函数上对改进人工蜂群算法进行了测试,实验数据表明,该算法相较于其他算法具有很强的竞争力。将该算法运用于线性阵列的稀疏优化,旨在降低阵列的峰值旁瓣电平,在同样的阵列约束下与其他算法进行了优化对比,仿真结果进一步证明了算法的有效性。  相似文献   

6.
针对连铸二冷区生产环境复杂且存在着大量水雾干扰的情况,建立了连铸水量优化模型并提出了一种混合的自适应粒子群算法来求解连铸二冷水优化问题。依据冶金过程中的工艺要求建立了二冷水量优化模型,并在经典的PSO算法基础上提出了适合该问题求解了混合自适应PSO算法。由于连铸过程存在着偏微分方程约束,传统的优化方法容易陷入局部最优解,不能达到很好的动态优化效果。研究了粒子群算法,基于种群的多样性,不断的自适应的更新粒子群算法中参数,将禁忌搜索的方法和传统的粒子群算法结合,增强了算法的局部搜索能力和全局寻找全局最优的能力。将该算法应用到连铸二冷水动态优化中,实验结果表面该算法能够快速有效的求解该优化问题。该方法用于连铸二冷水优化是可行的、有效的。  相似文献   

7.
胡玉祥  卢晶  陈锴 《应用声学》2014,33(4):302-312
小尺度线性传声器阵列在便携式通信设备中具有潜在应用前景,其波束优化算法大多关注于抑制来自与声源不同方向的噪声,而不能有效地抑制与声源同方向的噪声。本文通过对几种典型波束优化策略进行改进,增加线性约束条件,使得阵列兼具方向和距离辨识度。论文对比了几种优化方法的波束性能,同时讨论了约束条件对波束旁瓣的影响,并提出了鲁棒性的优化方案。仿真结果显示,合理的优化策略和线性约束条件可以使阵列波束获得很好的聚焦性能。  相似文献   

8.
徐小慧  魏鑫  张安 《光子学报》2009,38(4):992-996
提出了一种基于粒子群优化的用于目标识别的核匹配追踪算法.该算法用粒子群优化算法在基函数字典中选择最优的基函数,大大降低了基匹配追踪算法的计算复杂度.通过与标准核匹配追踪算法及基于遗传算法的核匹配追踪算法对UCI数据集及纹理图像的识别试验表明,核匹配追踪算法优良的分类性能以及粒子群优化算法高效的全局搜索能力使新算法能有效识别目标数据.  相似文献   

9.
光纤相控阵在激光合束、激光雷达等领域具有应用前景.光纤阵列配置方式不同于微波相控阵,光纤天线间距大于波长时存在周期旁瓣问题,影响主瓣能量分布.本文从物理模型出发,建立了基于同心圆环形点阵集合的光学相控阵天线布阵理论模型,提出了利用解析延拓的傅里叶变换方法实现干涉场强度的快速合成理论,讨论了在离散采样时数值仿真需关注的采样带宽和采样数目问题,解决了快速实现多光束干涉场数值仿真的问题.对比研究了两种优化光学相控阵天线配置的优化算法:遗传算法和粒子群算法,分别实现了不同种群数量遗传算法和粒子群算法迭代优化,分析了二者在优化过程中的收敛速度和优化效果,得到了峰值旁瓣比PSR=0.270的配置阵列.所提出的方法有望用于实际的光学相控阵天线配置中,指导天线主瓣能量最大化的优化设计;研究模型对不可微分目标函数优化问题的研究有一定参考价值.  相似文献   

10.
为了提高发光二极管(light emitting diode,LED)光源阵列的光照均匀度,提出一种改进粒子群算法和新型等差LED阵列排布方式。根据光照分布模型建立了照射面的光照均匀度评价函数,使用改进的粒子群算法对新型等差LED阵列、矩形及圆形阵列进行优化。将优化后的LED阵列数据导入光学软件TracePro中进行仿真验证,得到优化后等差、矩形及圆形LED阵列的光照均匀度分别为82.89%、73.31%及78.56%,比优化前LED阵列的光照均匀度分别提高了15.84%、10.65%及15.57%。研究结果表明,改进后的粒子群算法收敛速度更快、精度更高,且提出的新型等差LED阵列有着更好的光照均匀度。  相似文献   

11.
提出了一种基于粒子群优化算法的图像分割新方法。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短了寻找阈值的时间。将PSO用于基于改进的最佳加权熵阈值法的图像分割中,试验结果表明,该方法不仅能够避免陷入局部极值,而且其速度得到了明显的改善,是一种有效的图像分割新方法。  相似文献   

12.
采用传统方法对多峰Brillouin散射谱进行拟合的过程中,通常是以谱线最大功率点为基准的,却忽略了其他比该点小但却是极值的功率点。这样获得的拟合曲线通常只有一个峰值,相当于把除最高峰之外还有多个小峰的多峰Brillouin散射谱进行了简化,导致大量有用信息的丢失。为了提高Brillouin散射谱的特征提取精度,提出了一种基于MCDM和PSO-LM混合优化算法的多峰Brillouin散射谱特征提取方法(MCDM-PSO-LM)。MCDM可以识别和准确定位多峰Brillouin散射谱的各个波峰和波谷;PSO-LM混合优化算法可以实现分别对各个波峰和波谷的曲线进行拟合并找到每一个波峰的中心频率,该算法既克服了PSO算法过早收敛于局部极值和LM算法依赖初值的问题,又可以将PSO算法的全局搜索能力和LM算法的局部收敛能力结合在一起。较传统算法而言,MCDM--PSO—LM算法保证了对最优值求解的速度和精度,提高了运算能力,使解析解最大限度地接近最优值。分别在不同信噪比和不同线宽条件下进行仿真验证,频移和温度误差分析结果表明,MCDM--PSO—LM方法可以对多峰Brillouin散射谱的各个波峰与波谷进行准确定位,可用于多峰Brillouin散射谱的特征提取,识别效果明显强于传统算法,提高了信息分析的准确性。  相似文献   

13.
布里渊散射谱参数提取问题的混合优化算法研究与应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种将Particle Swarm Optimization(PSO)算法和Levenberg-Marquardt(LM)算法按概率混合优化的新算法,将其用于Pseudo-Voigt型布里渊散射谱以提高其拟合度和频移提取精度。新算法以PSO算法为主框架,首先用PSO算法进行全局搜索,在优化一定次数后每次优化随机产生一个概率rand(0,1),若rand(0,1)小于或等于事先设定的概率P,则把PSO算法得到的最优解作为LM算法的初值进行局部深度搜索,将LM算法得到的最优解替换先前PSO算法的最优解,继续使用PSO算法进行全局搜索;若rand(0,1)大于P则仍然用PSO算法搜索,等待下一次优化产生随机概率rand(0,1)进行判断,交替使用两种算法直至获得理想的全局最优解。仿真分析和实验表明,新算法克服了单一算法的缺点,提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的精度,充分证明了新算法的实用性和可行性。  相似文献   

14.
在现代农业生产中,常采用发光二极管(LED)作为植物照明光源对农业作物进行补光,为提高LED植物照明阵列光源的均匀度,本文在光量子体系下,提出一种新的基于粒子群算法的LED植物照明阵列光源设计方法。通过MATLAB对红蓝光LED植物光源阵列进行数学建模,运用粒子群算法寻找高均匀度条件下的红蓝光LED坐标,设计出二维情况下的红蓝光LED排布阵列;在三维情况下,为解决维度升高时可能会导致的求解陷入局部极小问题,采用改进的随机惯性权粒子群算法进行三维方案设计,并使用Tracepro对两种设计方案进行验证,与传统的红蓝光LED等间距逐行排列设计进行了对比。研究结果表明,与常见逐行排列LED阵列设计达到的光量子通量密度(PPFD)均匀度为79.6%相比,通过粒子群算法寻优的设计方法,二维设计方案的PPFD均匀度达到88.7%,较等间距逐行排列设计提高了9.1%;三维设计方案的PPFD均匀度达到92.6%,较二维设计方案提高了3.9%,较等间距逐行排列设计提高了13%。本实验证明了运用粒子群算法在二维和三维空间进行LED植物照明阵列光源设计的可行性,在简易设计流程的同时,提高了工作效率。  相似文献   

15.
提出将粒子群算法用于三片镜光学系统的优化设计。设计了关于曲率半径、透镜面之间的距离、玻璃折射率、系统长度等光学系统结构参数的光学评价函数,用此函数作为粒子群算法中的适应度函数,实现了对光学系统的自动寻优。给出了用粒子群算法进行三片镜光学系统设计过程实例,结果证明:用粒子群算法可以设计出球差、子午场曲、子午光线弥散值都很小的三片镜光学系统;并且用该算法进行光学设计不需要知道系统具体的初始结构,克服了现有光学设计软件高度依赖具体初始结构的缺点,可以自由控制结构参数的搜索范围,从而提高光学系统设计的智能化程度。  相似文献   

16.
基于粒子群算法的多阈值图像分割方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
在对粒子群优化算法的基本原理和方法进行简要概述的基础上,提出了一种基于粒子群的多阈值图像分割算法。算法采用信息熵构建优化目标函数,提出了新的粒子更新准测,并以此对图像进行了多阈值优化搜索。实验表明,该算法不仅能对图像进行正确的分割,而且还具有稳定性高,易于实现,速度快等特点。  相似文献   

17.
针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法。首先在 颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别。算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法。仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。  相似文献   

18.
为解决椭偏法测量薄膜厚度和折射率实验数据处理较为复杂的问题,采用一种新的基于群体智能的优化算法——粒子群算法处理实验数据.以单层吸收薄膜的测量为例,利用该算法进行数据处理.实验结果表明,可以同时获得3个薄膜参数(折射率n,消光系数k和薄膜厚度d),而且在确切参数范围未知情况下,大范围内进行搜索仍然能保证快速收敛到最优解.该算法与遗传算法以及利用椭偏仪数据处理软件得出的结果相比较,计算精度高,收敛速度快.  相似文献   

19.
The advances in recording, editing, and broadcasting multimedia contents in digital form motivate to protect these digital contents from illegal use, such as duplication, manipulation, and redistribution. However, watermarking algorithms are designed to satisfy requirements of applications, as different applications have different concerns. We intend to design a watermarking algorithm for applications which require high embedding capacity and imperceptibility, to maintain the integrity of the host signal as well as embedded information. Reversible watermarking is a promising technique which satisfies our requirements. In this paper, we concentrate on improving the watermark capacity and reducing the perceptual degradation of an image. We investigated the Luo's [1] additive interpolation-error expansion algorithm and enhanced it by incorporating with two intelligent techniques: genetic algorithm (GA), and particle swarm optimization (PSO). Genetic algorithm is applied to exploit the correlation of image pixel values to obtain better estimation of neighboring pixel values, which results in optimal balance between information storage capacity and imperceptibility. Particle swarm optimization (intelligent technique) is also applied for the same purpose. Experimental results show that PSO and GA nearly give the same results, but GA outperforms the PSO. Experimental results also reveal that the proposed strategy outperforms the state of art works in terms of perceptual quality and watermarking payload.  相似文献   

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