[发明专利]一种基于高阶累积量优化的PSO-BP神经网络的任意信源的DOA估计方法在审
| 申请号： | 202010673681.3 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN111967496A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 陈海华;张玉成;张景尧;韩义江;徐海成;王越;李涛;宋鹏;娄山关;王启洲 | 申请（专利权）人： | 潍坊申海科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓特专利代理事务所(普通合伙) 11572 | 代理人： | 段宇 |
| 地址： | 262737 山东省潍坊市滨*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及信号处理的技术领域，特别是涉及一种基于高阶累积量优化的PSO‑BP神经网络的任意信源的DOA估计方法，由天线阵列(Antenna Array)、粒子群算法(PSO)模块和神经网络(Neural Networks)模块组成的，包括以下步骤：预先根据信源的数目来初始化神经网络的各个参数；用粒子群算法来进行神经网络的优化训练，从而确定神经网络最优的权值和阈值；从所述天线阵列接收到数据之后，求出接收到数据的四阶累积量矩阵；提取求出的四阶累积量矩阵的前N个最大特征值所对应的特征向量；将提取的特征向量带入到预先训练好的PSO‑BP神经网络中，得到所述信号的波达方位估计，有效的避免了BP神经网络陷入局部最优的可能性，提高了DOA估计精度，可以处理任意信源的DOA估计，提高了普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 累积 优化 pso bp 神经网络 任意 信源 doa 估计 方法 | ||
【主权项】：
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