量子進化膜計算在輻射源信號分析中的應用.pdf

1、作為自然計算的新分支，膜計算(membrane computing)是從生命細胞以及由細胞組成的組織或器官的結構和功能中抽象出的計算模型，是具有分布式、極大并行性和非確定性的理想計算模型。理論上，許多簡單的膜計算模型具有與圖靈機同等的計算能力，甚至還有超越圖靈機局限性的可能。然而，與理論研究相比，膜計算的應用研究尚處于初步階段，正期待有突破性的進展和重要的應用領域拓展。因此，本文研究膜計算優(yōu)化方法及其在輻射源信號分析中的應用，拓展膜計算

2、的應用領域。論文的主要工作及研究成果如下：
　　 1.介紹時頻原子分解算法的基本理論，并對線性調頻脈沖壓縮雷達輻射源信號進行仿真實驗，分析時頻原子分解算法的優(yōu)、缺點。針對時頻原子分解算法計算量過大的問題，引入進化計算，給出基于量子進化算法(QIEA)的時頻原子分解方法，分析輻射源信號。實驗結果表明，基于量子進化算法的時頻原子分解方法能有效降低時頻原子分解算法的計算復雜度，提高信號處理效率。
　　 2.研究膜計算的基本理論

3、，并在熟悉現有國內外膜計算優(yōu)化方法及其應用領域的基礎上，將基于P系統(tǒng)的量子進化算法(QEPS)用于分析輻射源信號，拓展膜計算的應用領域。QEPS結合QIEA和膜計算的優(yōu)點，采用P系統(tǒng)的單層膜結構，在各基本膜內采用量子進化算法進行尋優(yōu)，實現種群的進化，然后采用P系統(tǒng)的轉運規(guī)則和通信規(guī)則，實現各膜之間的信息交流。對信噪比為10dB的雷達輻射源信號的仿真結果表明，QEPS能有效地提取出表征信號特征的時頻原子，降低時頻原子分解算法的計算復雜度，

4、其性能優(yōu)于貪心算法(GrA)和QIEA。
　　 3.針對QEPS在搜索匹配信號的最佳原子時易陷入局部極值的問題，提出改進的基于P系統(tǒng)的量子進化算法(MQEPS)，即在QEPS基礎上，引入禁忌搜索算法，對表層膜中的最優(yōu)解進行禁忌操作。對55個可滿足性問題和16種雷達輻射源信號的仿真結果表明，MQEPS能有效地提取出信號的時頻原子特征，獲得比GrA、QIEA和QEPS更好的實驗結果。
　　 4.為提高量子進化膜計算優(yōu)化方法搜

5、索原子時的速度，結合實觀測量子進化算法和活性膜，提出基于P系統(tǒng)的實觀測量子進化算法(RQEPS)。RQEPS采用膜融合和膜分裂的動態(tài)膜結構，在各基本膜內采用實觀測量子進化算法進行尋優(yōu)，增強個體之間的信息交流和降低算法的計算復雜度。對長度為256點和15642點的雷達輻射源信號進行時頻原子分析，結果表明，RQEPS的收斂速度快，尋優(yōu)能力強，能快速有效地在過完備的時頻原子庫中搜索到表征信號特征的最佳原子，降低算法的計算復雜度，提高信號處理效