DOA类算法改进的基于遗传算法的被动声目标定位

资 源 简 介

DOA类算法改进的基于遗传算法的被动声目标定位

详 情 说 明

被动声目标定位技术在现代声学信号处理领域具有重要应用价值。本文讨论一种改进的基于遗传算法的DOA(Direction of Arrival)类被动声定位方法，该方法通过优化传统算法的性能，提高了定位精度和计算效率。

DOA类算法作为被动声定位的核心，主要通过分析声源到达不同传感器的相位差或时延差来估计目标方位。标准的DOA算法虽然成熟，但在复杂声学环境或多目标场景下存在定位精度下降的问题。

遗传算法的引入为解决这些问题提供了新思路。该方法通过模拟生物进化过程，将目标定位问题转化为优化问题，主要改进体现在三个方面：首先，设计了更适合声学定位问题的染色体编码方式；其次，优化了适应度函数的计算方式，能更好地区分有效信号和噪声；最后，改进了选择、交叉和变异算子，使算法更快速收敛到全局最优解。

这种改进算法特别适合处理复杂声场环境下的被动定位任务，相比传统方法在定位精度和抗干扰能力上都有显著提升。同时，遗传算法的并行搜索特性也使系统能够更有效地处理多声源定位问题。