【摘 要】
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声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一.对矢量水听器声源的波达方向角（DOA） 进行研究.传统的B P 神经网络容易陷入局部最优,虽然P S O 优化
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61774137);山西省自然科学基金资助项目(201701D22111439,201701D221121)
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声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一.对矢量水听器声源的波达方向角（DOA） 进行研究.传统的B P 神经网络容易陷入局部最优,虽然P S O 优化的B P 神经网络在一定程度上改善了这个缺点,但仍容易早熟收敛,造成搜索精度的降低.为此,提出了一种模拟退火粒子群算法,并利用其优化BP 神经网络,改进矢量水听器声源的波达方向角（DOA） 估计的性能.仿真实验结果表明：模拟退火粒子群算法优化的B P 神经网络具有更好的泛化能力,提高了DOA 的估计精度.
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