模糊函数主脊切面特征提取的高效灰狼优化算法

"该文章是一篇研究论文，发表在《计算机应用与软件》第35卷第8期，2018年8月，主要探讨了利用灰狼优化方法进行模糊函数主脊切面特征提取在复杂体制雷达辐射源信号分选中的应用。" 文章介绍了一种针对复杂体制雷达辐射源信号处理的新方法，即模糊函数主脊切面特征提取的灰狼优化算法。模糊函数主脊切面特征是识别和区分雷达辐射源信号的关键特性之一，对于解决雷达信号分选的难题具有重要意义。在实际工程应用中，快速且精确地提取这些特征能够显著提高处理效率和结果的准确性。 作者们提出了一种新的自适应灰狼优化算法，该算法旨在有效地寻找六种典型复杂体制雷达辐射源信号的模糊函数主脊切面。灰狼优化算法是一种生物启发式的全局优化算法，源于灰狼的狩猎行为，具有良好的全局寻优能力和收敛性。通过将这种算法应用于模糊函数主脊切面的搜索，可以改善传统方法在计算耗时、搜索精度和噪声抵抗能力方面的局限。 文章对比了所提方法与基于优势遗传算法(GA)和改进粒子群优化算法(PSO)的性能。实验结果显示，自适应灰狼优化算法在平均计算时间、搜索精度和抗噪声性能上均优于这两种智能搜索方法，从而验证了其在雷达辐射源信号处理中的有效性和实用性。 关键词涉及到的主要概念和技术包括：雷达辐射源、信号分选、模糊函数主脊切面、自适应灰狼算法。文章按照中国图书馆分类号被归类为TN974（电子与通信技术）和TP391（自动控制与系统工程），并被赋予了学术文章的标识码A，具有较高的学术价值。此外，文章还提供了数字对象标识符(DOI)，方便后续引用和追踪研究进展。 这篇文章为雷达信号处理领域的研究人员提供了一种新的工具，通过灰狼优化算法提高了模糊函数主脊切面特征提取的效率和质量，有助于提升雷达系统在复杂环境下的目标识别能力。