模拟退火微粒群优化算法在分布式OS-CFAR检测器参数优化中的应用

"这篇论文提出了一种新的方法来解决分布式顺序统计恒虚警率（OS-CFAR）检测器的参数优化问题。在复杂的环境和大量传感器的情况下，传统的数值求解方法面临计算量过大的挑战。论文中介绍了一种结合模拟退火（Simulated Annealing）和微粒群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的改进方法，旨在提高全局搜索效率和收敛性。通过递减w策略，该算法能够同时优化所有系统参数，确保在100代进化后精度达到0.000001。相比于遗传算法，该方法虽收敛速度较慢，但能避免早熟问题，且实施简便，适合实际工程应用。" 分布式顺序统计CFAR检测器是一种广泛用于多传感器环境中的检测技术，它可以提高系统可靠性并增强抗干扰能力。在这种检测系统中，选择合适的参数以获得最优的检测性能是一个非线性优化问题，通常需要大量的计算资源。论文针对这一挑战，创新性地提出了一个混合优化算法，即基于模拟退火的微粒群优化算法。 模拟退火是受到固体冷却过程中晶格结构变化的启发而发展起来的一种全局优化算法，它允许在搜索过程中有一定的概率接受较次的解，从而避免陷入局部最优。微粒群优化算法则是受到鸟群飞行行为的启发，通过群体中的个体互相学习和更新，寻找最优解。 在新方法中，模拟退火的特性被融入到PSO中，增加了算法的全局探索能力，同时采用递减w策略来调整每个粒子的惯性权重，保证了算法在搜索过程中的平衡，既能保持探索性，又能有效收敛。通过100代的演化，该算法可以精确地找到满足精度要求的系统参数。 与传统的遗传算法相比，尽管该方法的收敛速度相对较慢，但其优势在于能够防止过早收敛到局部最优，从而获得更优的全局解。此外，由于算法设计相对简单，易于实现，对于实际工程应用来说具有很高的实用价值。 这篇论文的研究成果为分布式OS-CFAR检测器的参数优化提供了一个有效且适应性强的解决方案，对于改善多传感器系统在复杂环境下的检测性能具有重要意义。