基于K均值的PSO聚类算法,通过虚拟阵元进行DOA估计

资 源 简 介

基于K均值的PSO聚类算法,通过虚拟阵元进行DOA估计

详 情 说 明

基于K均值的PSO聚类算法是一种结合了传统K均值聚类与粒子群优化(PSO)的混合算法，用于解决DOA(波达方向)估计问题。该算法通过虚拟阵元技术扩展了传统阵列的孔径，提升了对信号源的定位精度。

在实现过程中，首先利用K均值算法对原始数据进行初步聚类，得到初始聚类中心。随后引入PSO算法对这些初始中心进行优化，通过粒子群的群体智能搜索能力调整聚类中心位置，最终获得更准确的DOA估计结果。

针对不同运动模型，算法特别考虑了CV(恒定速度)、CA(恒定加速度)、Single(单目标)、Current(当前统计)以及恒转弯速率等多种转弯模型。这些模型的引入使得算法能够适应目标的各种运动状态，在复杂场景下仍保持稳定的估计性能。

虚拟阵元技术的运用是该方法的另一个亮点。通过信号处理手段构造虚拟阵列元素，在不增加物理阵元数量的情况下扩展了阵列孔径，从而提高了算法的角度分辨能力，使其能够区分更为接近的信号源。

该混合算法综合了K均值的高效性和PSO的全局搜索能力，在保证计算效率的同时提升了传统DOA估计方法的性能，特别适合处理多目标、复杂运动场景下的波达方向估计问题。