基于RBF神经网络的弱信号DOA估计方法

• 作者: 巫军卫 张旻 钟子发
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 弱信号 神经网络 特征值 波达方向估计
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2470-2472
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.07.018

摘要

提出了一种利用智能学习方式解决强信号条件下弱信号的波达方向估计问题的新方法.通过理论推导发现协方差矩阵的特征值与来波信号功率之间存在一定的关系,将含功率信息的协方差矩阵的特征值加入到含方位信息的协方差矩阵上三角部分共同作为样本特征,构建基于RBF神经网络的弱信号DOA估计模型,解决了现有的智能学习方法难以对强信号条件下弱信号的来波方位估计问题,相比于利用解析计算的方法,本方法不需要已知强信号的来波方位并对其进行干扰抑制,计算量更小、DOA估计精度更高.仿真实验验证了新方法的有效性.

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		36	255	7.0	14.0
2	钟子发		17	121	4.0	10.0
3	巫军卫		2	5	2.0	2.0