：为了更好地逼近真实物理场景，对传统的多指数模型作了一些改进，将权因子设置为噪声
方差平方的倒数，提出一种基于循环矩阵(CM)的算法用于估计衰减项数．为了求解上述改进模
型，提出一种混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法．该算法将人工免疫系统中的克隆、交叉、变异和
接收器修正算法嵌入粒子群算法中，并采用混沌算子实现变异，然后将惯性因子改为自适应变
化．实验表明：提出的权因子设置更符合实际；用于估计项数的CM 算法在估计精度与运行时间
上均优于传统的ILS算法；CIPSO算法在收敛精度与运行时间上也优于传统的优化算法，如可信
域法、LM 法、高斯一牛顿法、差分进化算法和粒子群算法等
