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为提高自适应波束形成在非理想因素情况下的鲁棒性,提出一种改进狮群支持向量机鲁棒波束形成算法。结合支持向量机相关理论,构建标准支持回归波束形成优化模型;针对传统狮群算法寻优效率不高以及容易陷入局部最优解的问题,将灰狼算法中头狼的位置更新方式、萤火虫算法中的吸引力机制、差分进化算法中的变异操作引入传统狮群算法的更新方式中来提高算法的寻优性能;通过改进狮群算法对所构建的标准支持回归波束形成优化模型进行寻优求解。仿真结果表明,无论导向矢量是否失配,所提算法在高信噪比、干扰信号个数较少的情况下具有良好的鲁棒性。 相似文献
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