[发明专利]基于深度学习的无网格波达方向估计方法在审
| 申请号： | 202111614257.2 | 申请日： | 2021-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN114282655A | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 潘玉剑;胡星宇 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01S3/14 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 陈炜 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的无网格波达方向估计方法。本发明方法步骤为：建立阵列输出模型；生成神经网络训练数据集；神经网络架构设计及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练神经网络；利用神经网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。本发明方法中用于波达方向估计的协方差矩阵是由辅助矩阵构造，相比直接用网络输出构造协方差矩阵的方法，保证了构造的协方差矩阵的半正定性。该半正定性更加符合一般的阵列信号处理模型。本发明方法对用于网络训练的损失函数进行了白化处理，减少了损失函数中误差向量中元素之间的相关性，从而可提高基于神经网络的算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网格 方向 估计 方法 | ||
【主权项】：
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