基于PSO - BP神经网络的DOA估计方法

• 作者: 孟非 王旭
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 波达角估计 粒子群算法 神经网络 特征维数
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理技术
• 页码范围: 694-698
• 分类号: TN911.72
• 字数: 3732字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2012.05.018

摘要

提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法.传统的BP神经网络易陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达角估计中.所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低.仿真实验证明:同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更好,来波方位估计精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟非	江苏科技大学电子信息学院	14	51	4.0	6.0
2	王旭	江苏科技大学电子信息学院	3	22	3.0	3.0