【摘 要】
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天线阵列的宽频段测向特性十分复杂,使采用智能学习的方法对波达方向进行估计时,面临着一个海量数据的复杂学习问题.采用LS-SVM建立来波方位估计模型,对LS-SVM的支持向量进行
【机 构】
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合肥电子工程学院309研究室,合肥230037安徽省电子制约技术重点实验室,合肥230037;
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天线阵列的宽频段测向特性十分复杂,使采用智能学习的方法对波达方向进行估计时,面临着一个海量数据的复杂学习问题.采用LS-SVM建立来波方位估计模型,对LS-SVM的支持向量进行稀疏化,利用支持度高的支持向量作为训练样本,并通过二次学习获取了天线阵列的复杂测向能力,实现了宽频段波达方向的估计.实验结果表明,用稀疏化的支持向量进行二次学习,能显著提高来波方位估计的精度,在宽频段来波方位估计中有巨大的应用价值.
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