基于GA QPSO 混合算法的Brillouin 散射谱特征提取方法

提出了一种将遗传算法(GA)和量子粒子群(QPSO)算法相结合的新优化算法,该算法通过运用GA 中的交叉和变异算子操作来优化QPSO 算法,提高QPSO 的全局搜索能力,克服其易陷入局部极值的缺点。将其应用到Pseudo-Voigt型布里渊散射谱特征提取,对不同权重比、不同线宽和不同信噪比下的布里渊散射谱进行了参数估计和分析,通过采集不同温度时的布里渊散射谱实验数据,利用GA-QPSO 算法对实验数据进行处理。实验结果表明,利用GA-QPSO 算法可以提高布里渊散射谱的频移提取精度,当温度为25 °C时,频移拟合误差最大为2.18 MHz,且随着温度的升高,平均拟合误差逐渐减小,在80 °C时的频