基于深度卷积神经网络的宽带信号DOA估计方法

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基于深度卷积神经网络的宽带信号DOA估计方法
申请号:CN202510268746
申请日期:2025-03-07
公开号:CN120103251A
公开日期:2025-06-06
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于深度卷积神经网络的宽带信号DOA估计方法,首先根据均匀线阵的阵列结构及空域目标信息,计算宽带信号多快拍下的阵列数学模型;然后计算聚焦后参考频点的阵列接收数据矩阵;建立宽带信号协方差矩阵稀疏表示模型;对宽带信号协方差矩阵稀疏表示模型进行预处理,得到网络输入空间伪谱;搭建用于DOA估计的深度卷积神经网络模型并训练;最后将测试样本输入到训练好的深度卷积神经网络模型,计算得到宽带信号DOA估计值。本发明能够实现高精度、高分辨率、高效率的宽带信号DOA估计性能。
技术关键词
深度卷积神经网络 协方差矩阵 DOA估计 信号 数学模型 阵列结构 频率 电磁波传播速度 样本 深度学习理论 搜索算法 噪声 损失函数优化 更新网络参数