基于RBF神经网络的被动声定位算法研究

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：efan913

【摘要】

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提出了基于RBF神经网络的被动声定位算法.该算法根据TDOA定位原理,以四元十字阵作为定位模型,利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映像的能力,实现对声源的快速准

【作者】

：

国蓉何镇安

【机构】

：

西安工业大学光电工程学院,中国人民解放军96165部队

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

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2011年7期

【关键词】

：

被动声定位声达时间差 RBF神经网络数据融合 passive acoustic localization TDOA RBF neural network

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提出了基于RBF神经网络的被动声定位算法.该算法根据TDOA定位原理,以四元十字阵作为定位模型,利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映像的能力,实现对声源的快速准确定位,并与WLS算法、Chan算法、Taylor算法作对比分析.仿真结果表明,该算法定位精度高,鲁棒性好,性能优于其他算法.

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