【摘 要】
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针对传统波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法在阵列模型误差条件下估计性能下降 的问题,提出了一种基于残差网络(Residualnetwork,ResNet)的DOA估计算法。该算法根
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京信息工程大学滨江学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673222,61371131)资助项目;江苏省教育教学改革(2017JSJG168)资助项目;南京信息工程大学滨江学院自然科学研究(2019BJYNK002)资助项目
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针对传统波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法在阵列模型误差条件下估计性能下降 的问题,提出了一种基于残差网络(Residualnetwork,ResNet)的DOA估计算法。该算法根据神经网 络数据驱动不依赖阵列流型的特点,从广义互相关(Generalized cross correlation,GCC)中提取特征,将 提取的特征作为神经网络深层分类器的输入,对信号分类;根据分类结果选取对应子区间数据进行训 练,建立ResNet学习特征与DOA估计之间的非线性映射关系,形成
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