​用遗传算法优化阵列，实现更准确的DOA估计

资 源 简 介

​用遗传算法优化阵列，实现更准确的DOA估计

详 情 说 明

在信号处理领域，波达方向(DOA)估计是一个重要课题。传统方法如MUSIC和ESPRIT虽然效果良好，但在特定场景下性能会受限。本文将介绍如何用遗传算法优化阵列结构，通过减小字典矩阵列间相关度来提升DOA估计精度。

遗传算法模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作寻找最优解。在阵列优化中，我们将阵列几何结构编码为染色体，适应度函数设计为字典矩阵列间相关度的函数。优化过程中，算法会逐步淘汰低适应度的阵列结构，保留并改良高适应度的结构。

字典优化是提升DOA估计性能的关键。当阵列接收的导向矢量构成的字典矩阵列间相关度过高时，会影响稀疏重构算法的分辨能力。通过遗传算法优化阵列结构，可以降低字典矩阵列间的互相关系数，从而提高DOA估计的准确性和分辨率。

这种方法相比穷举搜索更具效率，能够在大规模优化问题中找到近似最优解。值得注意的是，适应度函数的设计直接影响优化效果，需要兼顾相关度指标和实际DOA估计性能。