Algoritmo Bioinspirado Híbrido Aplicado em Separação Cega de Fontes no Contexto Post-Nonlinear

Gustavo Fregonezi Depieri, Aline Neves

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571032376

Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)

Keywords: Separação Cega de Fontes Post-Nonlinear Otimização por Enxame de Partículas Evolução Diferencial

Abstract

Este artigo propõe um algoritmo bioinspirado híbrido utilizando a Otimização por Enxame de Partículas (OEP) e a Evolução Diferencial (ED) aplicado ao problema de separação cega de fontes em misturas não-lineares Post-Nonlinear. A versão híbrida é comparada com o OEP padrão em três topologias do enxame: global, anel e quadrada. Os resultados indicam que o algoritmo híbrido é superior, com menor variabilidade e melhor qualidade de recuperação das fontes.

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