一种基于机器学习的卫星干扰信号DOA估计算法

• 作者: 朱立东 朱重儒
• 来源期刊: 无线电通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 干扰源 DOA估计 特征提取 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 专题:卫星通信系统与技术
• 页码范围: 585-590
• 页数: 6页
• 分类号: TN927.2
• 字数: 2371字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3114.2019.06.003

摘要

随着现代通信技术的发展,波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计在卫星通信抗干扰中越来越重要,通过对干扰信号的DOA实时和精确估计,为后续抗干扰提供依据.传统的估计算法计算任务重且耗费时间,不利于对干扰信号进行实时定位,如MUSIC,ESPRIT算法等.在此背景下,提出了基于机器学习的DOA估计方法,采用神经网络学习方位特征样本,在空间信号和方位角之间建立非线性映射关系,利用训练后的网络估计方位角度,可减小运算量和提高估计精度.在分析了机器学习算法特点的基础上,提出基于BP神经网络和RBF神经网络的DOA估计算法,并从算法复杂度、信噪比、相干性和信号类型等方面评价了估计性能,通过仿真结果分析,得出RBF网络DOA估计性能优于BP网络的结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱立东	电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室	107	446	11.0	14.0
2	朱重儒	电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室	1	0	0.0	0.0