基于麻雀优化量子压缩感知的脉冲星定位定速方法

摘要

针对量子-压缩感知的X射线脉冲星定位定速方法(QuantumbasedCS,QCS)量子测量矩阵尺寸过大,从而导致运行时间长的问题,提出了一种基于麻雀优化压缩感知方法(Sparrow SearchAlgorithmoptimizedQuantumCS,SSAQCS),并将其应用于脉冲星定位定速。利用麻雀优化算法对QCS中构成量子测量母矩阵的各子矩阵进行优化选择。其中,每只麻雀的位置对应一种子矩阵组合,将QCS的定位定速误差联合起来作为麻雀算法的适应度函数值,经过多次迭代得到行数少、性能优的量子测量矩阵。仿真结果表明:与QCS相比,SSA-QCS定位定速精度高、运行时间短,可实现高精度实时的X射线脉冲星定位定速联合估计。