一种近场失配稳健的稀疏贝叶斯学习目标方位估计算法

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一种近场失配稳健的稀疏贝叶斯学习目标方位估计算法
申请号:CN202510867732
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120972182A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种近场失配稳健的稀疏贝叶斯学习目标方位估计方法,使用近场波速形成初始化空间谱;重构互谱密度矩阵;修正互谱密度矩阵;结合稀疏贝叶斯学习算法的空间谱表达式,构造待优化目标函数与约束条件;通过解最优化问题获得优化条件下的向量估计;修正导引向量;更新历史导引向量;代入稀疏贝叶斯学习的迭代公式,完成空间谱估计;迭代重复前述步骤,直至符合中止条件后输出空间谱估计结果。本发明对近场目标保有良好的方位估计性能,具有良好的工程实用前景。
技术关键词
稀疏贝叶斯学习 方位估计算法 谱估计 方位估计方法 矩阵 密度 重构 表达式 波束 网格 阵列 误差 信号 数据