Otimização Dinâmica Imuno-Inspirada para o Problema de Estimação de Direção de Chegada

O problema de estimação dos ângulos de chegada (DOA) de sinais incidindo em um arranjo de sensores, mediante o método de máxima verossimilhança, requer a otimização de uma função custo não-linear, não-quadrática, multimodal e variante com a relação sinal-ruído (SNR). Este trabalho apresenta os resultados obtidos por uma rede imunológica especializada em otimização multimodal e dinâmica, denominada dopt-aiNet. Simulações considerando cenários estáticos e dinâmicos foram realizadas. No primeiro caso, os resultados mostram que a doptaiNet consegue localizar com precisão o ótimo global, superando assim alguns métodos clássicos. No segundo caso, sua capacidade de rastrear o ótimo foi verificada e resultados promissores foram atingidos.