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基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法研究

李一博 张博林 刘自鑫 张震宇

基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法研究

李一博, 张博林, 刘自鑫, 张震宇
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  • 为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法. 首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行仿真实验. 在Langevin系统中,将量子粒子群算法和描点法进行了寻优结果对比;在Duffing振子系统中,Duffing振子系统的寻优结果则直接与Langevin系统的寻优结果进行了对比. 实验结果表明:在寻优结果和寻优效率上,基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法要明显高于描点法;在相同条件下,Duffing振子系统的寻优结果要优于Langevin系统的寻优结果;在两种系统下,输入信号信噪比越低就越能体现出量子粒子群算法的优越性. 最后还对随机共振系统参数的寻优结果进行了规律性总结.
    • 基金项目: 天津市自然科学基金(批准号:13JCYBJC18000)资助的课题.
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    Gao F, Li Z Q, Tong H Q 2008 Chin. Phys. B 17 1196

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出版历程
  • 收稿日期:  2014-03-20
  • 修回日期:  2014-04-28
  • 刊出日期:  2014-08-05

基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法研究

  • 1. 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室, 天津 300072;
  • 2. 天津大学电子信息工程学院, 天津 300072;
  • 3. 武汉大学国际软件学院, 武汉 430072
    基金项目: 

    天津市自然科学基金(批准号:13JCYBJC18000)资助的课题.

摘要: 为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法. 首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行仿真实验. 在Langevin系统中,将量子粒子群算法和描点法进行了寻优结果对比;在Duffing振子系统中,Duffing振子系统的寻优结果则直接与Langevin系统的寻优结果进行了对比. 实验结果表明:在寻优结果和寻优效率上,基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法要明显高于描点法;在相同条件下,Duffing振子系统的寻优结果要优于Langevin系统的寻优结果;在两种系统下,输入信号信噪比越低就越能体现出量子粒子群算法的优越性. 最后还对随机共振系统参数的寻优结果进行了规律性总结.

English Abstract

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