基于BP神经网络拟合的二次相关时延估计

• 作者: 严天峰 张宇 杨志飞
• 来源期刊: 兰州交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 二次相关 TDOA 时延估计 估值精度
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 电子、信息与计算机
• 页码范围: 38-42
• 页数: 5页
• 分类号: TN98
• 字数: 1920字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4373.2018.02.007

摘要

在TDOA无源时差定位中,外界噪声对定位时延估值精度的影响很大.二次相关时延估计算法虽然具有良好的抗噪能力,但随着信噪比的降低,抗噪性也会下降.将BP神经网络引入二次相关时延估计,基于BP神经网络拟合二次相关时域函数曲线,以提升二次相关时延估计的准确度.仿真结果表明,基于BP神经网络拟合的二次相关时延估计算法在低信噪比条件下具有较高的时延估值精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨志飞	兰州交通大学电子与信息工程学院	19	41	4.0	5.0
3	严天峰	兰州交通大学电子与信息工程学院	43	191	8.0	10.0
12	张宇	兰州交通大学电子与信息工程学院	10	32	4.0	5.0