Application of Bee Evolutionary Genetic Algorithm to Maximum Likelihood Direction-of-Arrival Estimation
المؤلفون المشاركون
Fan, Xinnan
Shi, Pengfei
Pang, Linbin
Li, Guangzhi
Zhang, Xuewu
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The maximum likelihood (ML) method achieves an excellent performance for DOA estimation.
However, its computational complexity is too high for a multidimensional nonlinear solution search.
To address this issue, an improved bee evolutionary genetic algorithm (IBEGA) is applied to maximize the likelihood function for DOA estimation.
First, an opposition-based reinforcement learning method is utilized to achieve a better initial population for the BEGA.
Second, an improved arithmetic crossover operator is proposed to improve the global searching performance.
The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computational complexity of ML DOA estimation significantly without sacrificing the estimation accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Fan, Xinnan& Pang, Linbin& Shi, Pengfei& Li, Guangzhi& Zhang, Xuewu. 2019. Application of Bee Evolutionary Genetic Algorithm to Maximum Likelihood Direction-of-Arrival Estimation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196321
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Fan, Xinnan…[et al.]. Application of Bee Evolutionary Genetic Algorithm to Maximum Likelihood Direction-of-Arrival Estimation. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196321
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Fan, Xinnan& Pang, Linbin& Shi, Pengfei& Li, Guangzhi& Zhang, Xuewu. Application of Bee Evolutionary Genetic Algorithm to Maximum Likelihood Direction-of-Arrival Estimation. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1196321
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1196321
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر