【摘 要】
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提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络易陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达
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提出利用粒子群算法优化BP神经网络来改善来波到达角估计性能的方法。传统的BP神经网络易陷入局部最优,因此采用粒子群算法对网络的权值和阈值进行优化,并将其应用到来波到达角估计中。所提方法仅利用阵列协方差矩阵的第一行作为来波方位特征,与常用的协方差矩阵上三角特征相比,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数极大降低。仿真实验证明：同经典的RBF神经网络方法相比,基于所提方法的神经网络结构更简洁,泛化性能更好,来波方位估计精度更高。
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