基于IQGA和SR的微弱信号检测方法研究

作者：经哲; 郭利

来源：液压与气动, 2015, (08): 38-43.

• 量子遗传算法
• 自适应随机共振
• 微弱信号
• 交叉
• 变异

量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)是量子计算与遗传算法相结合的产物,避免了遗传算法的一些缺陷。但QGA的编码方案和演化策略不具备通用性,因此极易陷入局部最优。针对QGA的上述缺陷,提出了一种在量子门更新的过程中,加入量子的交叉和变异操作的改进的QGA(Improved QGA,IQGA),且适当的改变旋转角的大小,保证收敛速度的同时提高了精度。随机共振(Stochastic Resonance,SR)是常用的微弱信号检测方法之一,将二者相结合,利用IQGA优化SR系统参数,实现SR最优输出的自适应求解。仿真结果表明,改进的量子遗传算法收敛速度快、寻优能力强。将该方法应用于工程实际,亦取得良好的效果。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学