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摘要:
提出一种基于多任务学习的线阵阵元位置与激励的联合稀疏优化方法。该方法可以在先验知识不足的情况下,从目标方向图中获得更多的特征信息,并将阵列天线稀疏优化问题转换成为稀疏矩阵的线性回归问题。通过稀疏向量支撑区的识别,将欠定的导向矢量矩阵方程转换为超定的特征矩阵方程的求解,在实现阵列方向图逼近的前提下,对阵元的激励与位置进行联合稀疏优化。仿真结果证明,该方法在优化阵元激励和位置的同时,实现了对天线阵列功能方向图波束的有效赋形。
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基于多任务学习的自然图像分类研究
多任务学习
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文献信息
篇名 多任务学习的稀布线阵方向图综合
来源期刊 空军工程大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 稀疏线阵 联合优化 多任务学习 波束控制
年,卷(期) 2016,(4) 所属期刊栏目 电子?信息?通信
研究方向 页码范围 90-94
页数 5页 分类号 TN820
字数 4267字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1009-3516.2016.04.017
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 王布宏 空军工程大学信息与导航学院 70 573 12.0 21.0
2 李龙军 空军工程大学信息与导航学院 21 135 8.0 10.0
3 贾月岭 空军工程大学装备管理与安全工程学院 6 26 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏线阵
联合优化
多任务学习
波束控制
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
空军工程大学学报(自然科学版)
双月刊
1009-3516
61-1338/N
大16开
西安市空军工程大学
52-247
2000
chi
出版文献量(篇)
2810
总下载数(次)
5
总被引数(次)
15414
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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