基于tsPSO算法的阵列自适应随机共振方法研究

摘要

针对传统随机共振方法存在的单级自适应随机共振方法输出响应信噪比低、参数自适应时间长且阵列随机共振方法参数设置困难等不足,提出了一种基于带极值扰动的简化粒子群(Extremum Disturbed and Simple Particle Swarm Optimization,tsPSO)算法的阵列自适应随机共振方法,实现了强噪声背景下大参数微弱信号的有效、快速检测。首先,采用并联随机共振系统,通过对各子系统的输出响应进行自相关分析并合成提高最终输出响应的信噪比;其次,在每个并联子系统中,通过随机共振系统级联的方式进一步提高输出响应的信噪比;最后,以信噪比为适应度函数,对每个子系统的参数进行自适应选择,并通过变换尺度分段搜索和采用ts PSO算法缩短参数自适应的时间。仿真实验和工程应用结果验证了该方法的有效性。