基于PSO-BP神经网络的矢量水听器的DOA估计

发布时间：2017-07-02 00:14

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【摘要】：利用PSO-BP神经网络,研究了基于矢量水听器阵列的水下声源的波达方向估计。首先对阵列协方差矩阵进行实值化和特征分解,然后将信号子空间的基作为PSO-BP神经网络的输入,并作为样本数据进行训练,以降低PSO-BP神经网络的复杂度.最后将测试样本代入PSO-BP神经网络,成功地进行了DOA估计。仿真实验表明,该方法泛化性能好,解决了输入维数过大的问题,并提高了DOA估计精度,具有较强的工程应用价值。
【作者单位】： 中北大学理学院;
【关键词】： 信号处理 DOA估计 信号子空间 BP神经网络 矢量水听器
【基金】：国家自然科学基金项目(61275120)
【分类号】：TB565.1
【正文快照】： 近年来,矢量水听器是当前热门的研究课题,它的出现弥补了传统标量水听器不能完整接受声场信息的不足。因此,矢量水听器及其信号数据处理是未来的着重点之一,而波达方向估计更是重中之重[1]。波达方向估计DOA(Direction of Arrival)是运用信号处理方法确定信号源所在的方向,解

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