基于遗传算法和高斯牛顿法的超声回波信号参数估计

摘要

在超声回波信号参数估计中,如果高斯牛顿法选取的迭代初值接近参数向量的真实解,则容易找到最优解;如果初始值远离最优解,则高斯牛顿法不收敛或者只收敛到局部最优解。针对高斯牛顿法对迭代初值敏感的问题,提出了遗传算法和高斯牛顿法结合的参数估计方法。该方法充分利用遗传算法善于进行全局搜索和高斯牛顿法善于进行局部快速搜索的优点,首先使用遗传算法求出超声回波信号的参数初值,然后利用这组初值进行高斯牛顿法迭代搜索。仿真结果表明,基于遗传算法和高斯牛顿法相结合的方法,具有收敛速度快、精确度高的特点。