基于果蝇算法优化广义回归神经网络的矢量水听器的DOA估计

发布时间：2017-12-10 19:00

  本文关键词：基于果蝇算法优化广义回归神经网络的矢量水听器的DOA估计

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【摘要】：为了提高矢量水听器阵列对窄带信号的DOA估计精度,运用果蝇算法优化广义回归神经网络,通过对阵列协方差矩阵实值化,并提取信号子空间的基作为样本特征进行网络训练,构建了果蝇算法优化下的广义回归神经网络,实现了基于矢量水听器阵列的水下声源的DOA估计.仿真实验结果表明,方法泛化性能较好,能解决输入维数过大的问题,且运行时间短,DOA估计精度高,具有较强的工程应用价值.
【作者单位】： 中北大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金(61275120) 山西省回国留学人员科研项目(2016-088)
【分类号】：TB565.1;TP18
【正文快照】： 1引言波达方向估计(Direction of Arrival,DOA)在通信、雷达、水声等领域都是研究的热门问题,如何获取高精度DOA估计的研究主要集中在如下两个方向.一个是构建纯数学模型,通过复杂的运算得出来波方向角叶另一个是采用智能学习进行波达方向估计【21.前者所包含的算法模型在研究

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