应用SAPSO-BP神经网络的DOA估计方法

• 作者: 姚建丽 王建中 白艳萍 胡红萍
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 模拟退火算法 矢量水听器 BP神经网络 波达方向角
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子·自动化
• 页码范围: 183-188
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 字数: 4247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.05.028

摘要

声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一.对矢量水听器声源的波达方向角(DOA)进行研究.传统的BP神经网络容易陷入局部最优,虽然PSO优化的BP神经网络在一定程度上改善了这个缺点,但仍容易早熟收敛,造成搜索精度的降低.为此,提出了一种模拟退火粒子群算法,并利用其优化BP神经网络,改进矢量水听器声源的波达方向角(DOA)估计的性能.仿真实验结果表明:模拟退火粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的泛化能力,提高了DOA的估计精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建中	中北大学理学院	42	118	6.0	8.0
2	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
3	胡红萍	中北大学理学院	79	243	9.0	12.0
4	姚建丽	中北大学理学院	3	9	2.0	3.0