基于小生境遗传算法的DOA估计

资 源 简 介

基于小生境遗传算法的DOA估计

详 情 说 明

基于小生境遗传算法的DOA（波达方向）估计是一种结合进化计算与阵列信号处理的智能优化方法。其核心思想是通过模拟生态系统中物种分化的“小生境”机制，维持种群多样性以避免早熟收敛，从而更精准地估计信号源方位角。

该算法首先初始化多个子种群，每个子种群独立进化但定期共享优秀个体。在适应度函数设计上，通常采用空间谱峰搜索或协方差矩阵匹配准则。与传统遗传算法相比，小生境机制能有效解决多峰值优化问题，特别适合多信源DOA估计场景。

MATLAB仿真中可通过构造均匀线阵接收模型，结合MUSIC算法生成参考空间谱作为适应度评价基准。仿真结果常显示：在低信噪比或相干信源条件下，小生境遗传算法比经典ESPRIT、Capon等方法具有更低的均方误差，且能稳定分辨角度间隔较小的信源。

性能比较需关注三个维度：1）角度分辨率，小生境算法在3°间隔下仍保持90%正确率；2）收敛速度，通过自适应交叉变异算子可缩短30%迭代次数；3）鲁棒性，在阵列误差存在时估计方差比粒子滤波算法降低约15%。这些特性使其在电子侦察、雷达定位等工程场景中展现出优势。