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申请/专利权人：成都理工大学

摘要：本发明公开了一种基于函数空间族的脉冲参数寻优方法，用于对核辐射探测仪前端模拟系统输出的复杂脉冲信号进行参数寻优，为后续波形成形及能谱的精确测量提供保障。本方法采用函数空间族的群体运动，每个函数根据自身及整个函数族的信息不停地更新参数向量，各函数在向量空间中的运动具有个体独立性与群体协同性的特点；在函数运动中挑选出最优参数，确保了参数向量搜索过程的快速收敛以及最终所搜索参数的全局最优性，大大降低后续成形算法的维度，提高了成形算法的准确性。

主权项：1.一种基于函数空间族的脉冲参数寻优方法，其特征在于，对脉冲信号进行参数寻优是通过以下步骤①～⑦实现的：步骤①给出如下函数族的z域表达式： 函数族共有W个函数，分别是G1z,G2z,...,GWz；Kw,和分别是函数Gwz的比例系数、零点和极点，是Gwz的待定参数，共有M+N+1个参数；步骤②构建函数族的信息矩阵如下： 共有W个子矩阵，即Hw，w＝1,...,W；Hw是函数Gwz的信息矩阵；每个函数的信息矩阵Hw为M+N+1*Q+2维；Q是参数Kw、及取值范围的等分数，也就是将每个参数的取值范围均分为Q等分，且每个参数的等分数相同；信息矩阵Hw如公式3所示： 表示函数Gwz的第x号参数的信息：对应Gwz中Kw的信息，对应Gwz中的信息；对应Gwz中的信息； 的每个子矩阵具有相同的矩阵分量H，H称为概率矩阵，其元素为概率信息；进行矩阵的初始化：H的元素在区间01取相同正值；Hw的元素全部设为相同值表示下取整；并设置迭代次数初始值t＝1；步骤③根据信息矩阵Hw更新Hw中的按如下步骤1～3进行：预先设置一定值λ00λ01，并设w＝1，x＝1；1产生一个随机数λ0λ1，按如下a、b修改的值：a、若λλ0，选择H中概率信息为最大值对应元素的编号作为的值，按如下计算： b、若λλ0，先计算信息矩阵Hw中与同行的各概率信息元素hxi的概率pxi： pxi表示信息元素hxi的概率；再产生一个随机数δ0δ1，按如下计算的值： 2对于x＝2,3,…,M+N+1时，重复按如上步骤1进行的修改；3对于w＝2,3,…,W时，重复按如上1和2步骤进行的修改；通过以上步骤1、2和3，对信息矩阵Hww＝1,...,W中的进行了更新；步骤④计算各个函数的目标函数值，并将函数按目标函数值进行升序排列，按如下步骤1～5进行：预先设置w＝1；1将代入公式9～11中： 其中AK，Aα和Aβ分别是比例系数、零点和极点各自的取值范围；2将代入Gwz中，按如下表达式更新函数Gwz： 3按如下公式13计算Gwz的时域函数值gwkT： 其中T为采样周期；4计算Gwz的目标函数值Jw： 其中gkT为测量所获取的脉冲序列值；5对于w＝2,3,…,W时，重复按如上1～4步骤进行；通过以上步骤1～5，对所有函数Gwzw＝1,...,W的目标函数值Jww＝1,...,W进行了计算；6将Gwzw＝1,...,W按目标函数值Jww＝1,...,W进行升序排列，为方便起见，设Gwz升序排列后的序号“w”仍然按升序排列；步骤⑤对步骤④排序后的前L个函数Gwzw＝1,...,L进行信息矩阵的修正，并搜索最优函数，按如下步骤1～5进行：预先设置w＝1；1对函数Gwz的每个参数产生1个随机数即总共产生M+N+1个随机数；2若集合中只有小于预先设定的随机数μ0μ1，则按如下a、b修正a、在区间[0Q]遍历取整数值，代入Gwz，分别计算按如下公式15～17： b、a中所求得的最小对应的作为的最新值；3w＝2,3,…,L时，重复以上过程1和2，使Hww＝1,...,L得以更新；4用以上1-3更新后的Hww＝1,...,L更新对应的各函数Gwz，按公式18： 5从以上L个函数Gwzw＝1,...,L中选取最小目标函数值Jw对应的函数为最优函数，并记为Goptz；步骤⑥更新函数信息矩阵Hw中的概率矩阵分量H，按如下进行： 其中hxqt表示信息hxq在第t次迭代后的值，0η1；若则若则C为常数；Jl为Glz的目标函数值；然后修正t＝t+1；步骤⑦若搜索次数t≥tmax，则对最优函数的搜索过程结束；否则返回步骤③继续进行搜索；tmax为根据需要设定的搜索过程结束条件；通过步骤①～⑦对函数进行了最优参数的搜索，搜索过程结束时的函数Goptz就是最终最优结果，Goptz就是脉冲的最优表达式。

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百度查询： 成都理工大学 一种基于函数空间族的脉冲参数寻优方法