一种采用云自适应粒子群算法的盲源分离

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.