中文摘要：

测向是在无线通信和导弹制导等领域有广泛应用的关键技术，当前影响测向理论发展的一个瓶颈是没有算法可解决以下问题在信源数大于阵元数和任意阵列情况下能准确估计相干信源组的结构和个数并同时对相干和非相干源进行高性能测向。而冲击噪声是一种更广泛更恶劣的测向环境,使现有测向算法的鲁棒性和性能受到严重挑战。因此,在冲击噪声下，针对非圆信号在理论创新的基础上为解决这些问题进行的研究具有重要的理论价值和现实意义。通过拓展测向理论把复杂的非圆和圆信号测向问题转化为可行区间求极值的目标函数，依据所推导目标函数，研究量子信息、文化机制和群智能的基本理论，提出收敛性能好、收敛速度快的量子文化群集智能算法，研究新算法的实现方案，仿真、理论分析、证明与评价，给出参数与收敛速度和收敛性能之间的关系。用量子文化群集智能算法对所提测向方法进行高效求解,解决现有测向算法难以解决的理论难题,突破现有测向方法的性能和应用极限。

结论摘要：

测向在通信系统、导弹制导和信息战等数十多个领域有着广泛的应用，这些研究领域与国民经济、社会发展和国家安全息息相关。当前影响测向理论发展的一个瓶颈是没有算法可解决以下问题在信源数大于阵元数和任意阵列情况下能准确估计相干信源组的结构和个数并同时对相干和非相干源进行高性能测向。本项目以复杂冲击噪声测向环境为背景，将复杂的圆和非圆信号测向问题抽象为一种更广泛的理论框架，同时解决当前实际环境中可遇到并无法有效解决的理论难题。基于量子信息理论、文化机制和一些群集智能的优化算法是智能计算的前沿方向之一。但算法的收敛性能和收敛速度的矛盾是无法回避的问题，在量子优化和文化群集智能构架下，对离散和连续问题的量子群优化算法展开深入研究，以获得新的计算理论，促进该领域的进一步完善。并针对所遇到的问题应用经典数学理论和量子文化群集智能理论相结合进行研究。重点在理论方面进行探讨，给出若干理论结果，其中量子智能计算和量子文化群集智能算法是针对工程实时性需要而提出的快速、高性能的鲁棒算法。针对不同问题和应用环境，提出的量子群智能和文化群智能优化算法有量子蜂群算法、简单量子蜂群算法、简单的量子粒子群算法、非支配解排序的量子粒子群算法、量子蛙跳算法、文化蛙跳算法、量子万有引力算法、连续量子鱼群算法、量子蚁群算法、量子细菌觅食算法、量子烟花算法、文化烟花算法、量子文化烟花算法、量子文化雁群算法、量子文化蛙跳算法和量子文化细菌觅食算法。最后把所提出的智能测向方法在实际测向系统中检验，所提出的量子群集智能理论应在一定程度上能解决现有智能计算算法所面临的计算复杂度和性能之间的矛盾。 通过拓展测向理论把复杂的非圆和圆信号测向问题转化为可行区间求极值的目标函数，依据所推导目标函数，设计量子群智能和量子文化群集智能算法，研究新算法的实现方案，仿真、理论分析、证明与评价，给出参数和收敛性能之间的关系。用量子群智能和量子文化群集智能算法对所提测向问题进行高效求解,解决现有测向算法难以解决的理论难题,突破现有测向方法的性能和应用极限。对该对象的研究成果，很容易推广到其它应用测向技术的领域去，有利于促进相关领域的发展。在理论创新的基础上所提出的测向目标函数和量子群智能优化算法的组合提供一系列测向新方法，为工程实用化提供更多的备选方案，以适用于不同的应用背景。