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申请/专利权人：黑龙江大学

申请日：2024-05-08

公开（公告）日：2024-08-30

公开（公告）号：CN118566829A

专利技术分类：..测定方向或测定对预定方向的偏离的系统[2006.01]

专利摘要：高分辨空间谱估计方法，解决了在高斯白噪声和非高斯噪声条件下对于间隔较近的信号的空间谱分辨力较低的问题，属于空间谱估计领域。本发明包括：建立空间谱估计网络，包括检测网络1、检测网络2和判断网络，检测网络1包括预处理网络、残差网络、LSTM网络、融合网络、全连接层和输出层；本发明利用检测网络1充分挖掘信号的特征估计间隔较远信号的空间谱；训练检测网络2，对间隔较近的信号进行精细分辨，测试时判断网络综合检测网络1和检测网络2的结果，有效的提高了信号空间谱的分辨能力和估计效率。

专利权项：1.高分辨空间谱估计方法，其特征在于，所述方法包括：建立空间谱估计网络，所述空间谱估计网络包括检测网络1、检测网络2和判断网络，检测网络1、检测网络2均为神经网络；训练时，建立包括相同变化步长、不同到达角度间隔的天线阵列接收信号的训练集1，其中输入数据为天线阵列接收信号，且格式为同相正交两个分量、Z列、M个通道，输出数据为天线阵列接收信号对应的到达角度；Z表示快拍数，M表示阵列中阵元的数量；训练集1中的输入数据经检测网络1后得到多组天线阵列接收信号的到达角度，筛选网络将多组天线阵列接收信号的到达角度分成到达角度中间隔较远的天线阵列接收信号和间隔较近的天线阵列接收信号，将到达角度中间隔较近的天线阵列接收信号和到达角度组成训练集2；满足且的到达角度的天线阵列接收为间隔较远的信号，否则为间隔较近的信号；和为同一批次中利用检测网络1得到的相邻天线阵列接收信号到达角度的估计值；θi为与对应的真值，θj为与对应的真值；检测网络1包括预处理网络、残差网络、LSTM网络、融合网络、全连接层和输出层；天线阵列接收信号输入至预处理网络，预处理网络提取出高阶累积量特征和瞬时特征，其中高阶累积量特征输入至残差网络中，瞬时特征输入到LSTM网络，残差网络的输出和LSTM网络的输出经融合网络融合后，再依次进入全连接层和输出层，输出层的输出为检测网络1的输出；提取训练集2中的天线阵列接收信号的特征，作为输入，对应到达角度作为输出，对检测网络2进行训练；估计时，天线阵列接收信号同时输入至检测网络1和检测网络2，检测网络1和检测网络2的输出同时输入至判断网络；判断网络根据检测网络1的输出与检测网络2中的输出，得到最终的预测结果：若检测网络1和检测网络2均有输出，以检测网络2的结果为最终输出结果，如果仅是检测网络1有输出，则以检测网络1的结果为最终输出结果。

百度查询： 黑龙江大学 高分辨空间谱估计方法