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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明属于无线通信技术领域，具体为一种基于深度学习的到达角估计系统。本发明系统包括信号模型、数据预处理模块、双分支神经网络模型；信号模型用于对输入信号进行建模；数据预处理模块用于初步提取信号特征；双分支神经网络模型包括特征提取网络和并行预测网络，并行预测网络包括分类分支，回归分支和输出层；特征提取网络用于提取输入数据的深层特征，输出给分类分支和回归分支，分类分支给出DoA的大致范围即掩码，回归分支给出DoA相对网格点的误差，输出层结合两个分支的结果给出最终的DoA估计结果。仿真结果表明，与基于模型的深度学习方法和已有的深度学习方法相比，本发明在存在模型缺陷的情况下，能够达到更高的DoA估计精度，且大小仅为1.8MB。
主权项：1.一种基于深度学习的到达角估计系统，其特征在于，包括信号模型，数据预处理模块，双分支神经网络模型三部分；其中：所述信号模型用于对输入信号进行建模；其中，将考虑增益和相位不一致、传感器间相互耦合和天线位置偏差三项模型缺陷，对模型进行优化，在原有模型基础上增加四个参数，分别代表增益偏差、相位偏差、传感器相互耦合偏差和天线位置偏差；所述数据预处理模块，用于初步提取信号特征，包括取输入数据的协方差矩阵的上三角区域，对其实部和虚部分别重新构建矩阵后拼接在一起，得到处理后的数据；所述双分支神经网络模型，包括特征提取网络和并行预测网络，并行预测网络包括分类分支，回归分支和输出层；特征提取网络用于提取输入数据的深层特征，输出给分类分支和回归分支，分类分支给出DoA的大致范围即掩码，回归分支给出DoA相对网格点的误差，输出层结合两个分支的结果给出最终的DoA估计结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于深度学习的到达角估计系统
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