基于RBF神经网络的被动声定位算法研究

• 作者: 何镇安 国蓉
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 被动声定位 声达时间差 RBF神经网络 数据融合
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 页码范围: 54-56,60
• 分类号: TB52|TP391
• 语种: 中文

摘要

提出了基于RBF神经网络的被动声定位算法.该算法根据TDOA定位原理,以四元十字阵作为定位模型,利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映像的能力,实现对声源的快速准确定位,并与WLS算法、Chan算法、Taylor算法作对比分析.仿真结果表明,该算法定位精度高,鲁棒性好,性能优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	国蓉	西安工业大学光电工程学院	36	309	9.0	17.0