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一种跨平台的复域特征增强相干超分辨DOA估计方法 

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申请/专利权人:合肥工业大学;西安电子科技大学杭州研究院

摘要:本发明涉及波达方向估计技术领域,具体公开了一种跨平台的复域特征增强相干超分辨DOA估计方法,包括以下步骤:首先,构建复数域CVSIMO学习模型;对采样数据进行预处理;CVSIMO学习模型的前向传播;CVSIMO学习模型的反向传播与参数优化;数据重构与信号分离;跨平台的超分辨DOA估计;最后进行模型仿真实验。本发明采用上述的一种跨平台的复域特征增强相干超分辨DOA估计方法,可实现多个点源信号的特征挖掘,利用复数域神经网络模型,将多源估计问题转化为单点源的DOA估计问题,并利用复数域神经网络的优势,增强相干信号的特征,提高超分辨DOA估计算法的性能和精度,也可实现多个相干信号的数据分离并进行跨平台DOA估计,通过巧妙的特征求解实现真实角度估计。

主权项:1.一种跨平台的复域特征增强相干超分辨DOA估计方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、构建复数域CVSIMO学习模型;S2、对采样数据进行预处理;S3、CVSIMO学习模型的前向传播;S4、CVSIMO学习模型的反向传播与参数优化;S5、数据重构与信号分离;S6、跨平台的超分辨DOA估计;S7、进行模型仿真实验。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 合肥工业大学 西安电子科技大学杭州研究院 一种跨平台的复域特征增强相干超分辨DOA估计方法

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