基于特征矢量相角的RBF神经网络DOA估计

• 作者: 张旻 李鹏飞 翁晓君
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 特征矢量相角 方向特征 来波方位估计 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 2655-2657
• 分类号: TN911.23|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.07.071

摘要

为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型.该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型.仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张旻	解放军电子工程学院信息系	36	255	7.0	14.0
5	翁晓君	解放军电子工程学院信息系	4	6	1.0	2.0
9	李鹏飞	解放军电子工程学院信息系	3	6	1.0	2.0