阵形非确知基阵方位估计的神经网络方法

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近年来由于大孔径非刚性基阵如拖曳线列阵、声呐浮标阵等的巨大潜在性能,人们对阵形非确知基阵或波阵面畸变情况下的声源方位估计问题日渐重视。本文提出了结构匹配的神经网络求解方法。由于该网络是高度内联的,具有高度并行处理能力、Robust性和学习能力,因而这一新的方位估计方法算法结构简单、运算量小,且有较好的跟踪能力,易于硬件实现。计算机模拟结果表明,利用神经网络方法解决阵形非确知基阵的方位估计问题是相当有效的。具有很大发展潜力,值得进一步研究探索。
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