原文服务方: 计算机应用研究       
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.
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文献信息
篇名 基于RBF神经网络的弱信号DOA估计方法
来源期刊 计算机应用研究 学科
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
研究方向 页码范围 2470-2472
页数 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.07.018
五维指标
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
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
弱信号
神经网络
特征值
波达方向估计
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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