【摘 要】
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基于量子位概率幅编码的量子粒子群算法（QPSO）是由量子进化算法融合到粒子群算法中得来。该算法用量子位的概率幅对粒子位置编码，用量子旋转门实现粒子移动，用量子非门实现变异以
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基于量子位概率幅编码的量子粒子群算法（QPSO）是由量子进化算法融合到粒子群算法中得来。该算法用量子位的概率幅对粒子位置编码，用量子旋转门实现粒子移动，用量子非门实现变异以提高种群多样性，从而增强了算法的多维搜索能力，但仍不能避免早熟收敛现象。本文详细分析其算法原理，在其基础上引入了收敛停止检测和选择性变异机制，提出一种优化效率有明显改进的新算法，并将其应用于智能天线技术中的方向图综合和DOA估计中，以期达到良好的效果。本文主要工作和创新点如下： （1）QPSO算法的改进研究。针对QPSO算法中无差别变异不能有效提高种群多样性的问题，引入收敛停滞检测和选择性变异，即在迭代计算中出现收敛停滞现象，则选择性地对粒子进行变异，既提高迭代效率，又增加种群的多样性。实验结果表明，改进QPSO算法的优化效率和能力均优于QPSO算法和标准PSO算法。 （2）方向图综合技术的研究。对直线阵方向图综合常用的切比雪夫阵列法进行仿真分析。在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中,针对常规智能算法容易早熟收敛的问题，将改进QPSO算法应用于方向图综合。仿真实验与对比分析表明，在多零点和低旁瓣约束情况下，其优化精度和收敛速度都得到提高。 （3）DOA估计的研究。针对直线阵的信号子空间拟合DOA估计中，计算量巨大的问题，采用改进QPSO算法进行信号子空间拟合DOA估计。通过典型实际应用，结果表明其精度高、运行速度快、稳定性好。
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