[发明专利]一种基于稀疏贝叶斯学习的机动阵列方位估计方法在审

专利信息
申请号: 202011555455.1 申请日: 2020-12-24
公开(公告)号: CN112766304A 公开(公告)日: 2021-05-07
发明(设计)人: 郝宇;邱龙皓;王燕;赵磊;付进;邹男;齐滨;王晋晋;王逸林;张光普;梁国龙 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F17/16;G01S15/88
代理公司: 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 代理人: 张宏威
地址: 150001 黑龙江*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要: 发明是一种基于稀疏贝叶斯学习的机动阵列方位估计方法。本发明涉及声纳探测技术领域,本发明根据声纳阵形和平台导航系统提供的阵列指向角,构建机动阵列稀疏信号模型;基于接收噪声的高斯分布假设,建立机动阵列稀疏贝叶斯学习框架,确定阵列接收信号的后验分布形式;根据阵列接收信号的后验分布形式,进行对数最大化操作,得到远场目标方位。本发明利用稀疏贝叶斯学习的思想解决机动阵列方位估计问题,有效提升了方位估计精度和方位分辨能力,同时还能更有效地抑制左右舷模糊。
搜索关键词: 一种 基于 稀疏 贝叶斯 学习 机动 阵列 方位 估计 方法
【主权项】:
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