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摘要:
针对MUSIC归一化算法在低信噪比时波达方位( DOA)估计性能下降的问题,提出了基于支持向量机( SVM)可控功率响应的MUSIC-DOA算法.该算法首先对宽带信号进行快速傅里叶变换,然后用MUSIC算法进行DOA估计,最后通过SVM对每个子带信号的DOA估计结果进行分类,选择分类后DOA估计结果较为准确的子带信号进行融合,得到宽带信号的DOA估计.该文方法有效解决了MUSIC归一化算法在低信噪比时定位精度不高的问题,提高了定位系统的稳定性. strong reverberation,the steered response power( SRP) MUSIC algorithm based on the support vector machine(SVM) is proposed here. Firstly,the proposed algorithm performs fast Fourier transform on the wideband signals,and then uses the MUSIC algorithm to estimate the DOA. Finally,results of the DOA estimation of the each sub-band signal are classified by using the SVM,and the more accurate sub-band signals are selected after the classification to make the fusion and to get the broadband signal DOA estimation. The method in this paper solves the problem that the MUSIC normalization algorithm has low precision under the low signal to noise ratio effectively,and improves the stability of the algorithm.
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文献信息
篇名 基于支持向量机可控功率响应的MUSIC-DOA估计方法
来源期刊 南京理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 宽带信号 支持向量机 波达方位估计 可控功率响应
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 237-243
页数 7页 分类号 TP391
字数 3776字 语种 中文
DOI 10.14177/j.cnki.32-1397n.2019.43.02.017
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 郭业才 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 147 679 12.0 16.0
5 王超 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 20 99 5.0 9.0
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研究主题发展历程
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宽带信号
支持向量机
波达方位估计
可控功率响应
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
南京理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1005-9830
32-1397/N
南京孝陵卫200号
chi
出版文献量(篇)
3510
总下载数(次)
7
总被引数(次)
33414
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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