波達方向（Direction of Arrival,DOA）估計是指通過處理天線接收數(shù)據(jù)來求解來波信號角度,在得到信號的角度后,可以更好的進行波束成形或者偵測用戶位置,因此DOA估計在很多領域都是很重要的研究方向。經(jīng)典的DOA估計算法包括子空間類算法和稀疏重構(gòu)類方法。其中,子空間類算法中最具代表性的方法是多重信號分類（MUSIC）方法,它在高信噪比下性能較好,但是計算復雜度較高,且容易受噪聲的影響。稀疏重構(gòu)類算法雖然可以在單快拍下對參數(shù)進行估計,但是會帶來網(wǎng)格化效應,而真實的角度很難位于選定的網(wǎng)格處,或者說是幾乎不可能恰好落在某個網(wǎng)格處。因此,我們需要找到一種無網(wǎng)格的DOA估計方法,使其在低信噪比下仍然具有較好的估計性能。近幾年,神經(jīng)網(wǎng)絡以其強非線性擬合能力應用在很多領域,而DOA估計問題本質(zhì)上也可以看作是監(jiān)督學習類問題,即通過神經(jīng)網(wǎng)絡來學習陣列接收數(shù)據(jù)與來波信號角度之間的非線性映射關系,因此本文主要研究如何建立合適的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)無網(wǎng)格的DOA估計。具體的研究內(nèi)容如下:針對窄帶信號的DOA估計,本文建立了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型,該模型包括預處理、空域濾波自編碼器、多層分類器和線性插... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

陣列信號模型

立了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Network, DNN）的 DOA 估計。圖 3-1 是該網(wǎng)絡的基本結(jié)構(gòu)，主要由對陣空域濾波自編碼器、多層分類器和線性插值四個部分組對陣列接收數(shù)據(jù)進行處理得到需要輸入網(wǎng)絡的特征向量將信號進行空域濾波，同時具有一定的去噪功能，多層用是對每個分區(qū)的信號分別進行無網(wǎng)格的 DOA 估計。圖 3-1 窄帶信號神經(jīng)網(wǎng)絡模型處理結(jié)構(gòu)波自編碼器器的作用是將來波信號特征分解到 P 個不同的角度域波自編碼器的結(jié)構(gòu)。

- 22 -圖 3-3 多層分類器結(jié)構(gòu)框圖3 中，總共設置 P 個并行的分類器，其中第 p 個分類器的第 p 個解碼器的輸出，而且不同的分類器之間計算規(guī)則如公式(3-6)和公式(3-7)所示22()()1(),1(),1,...;1,...,12222netWhqpPlLplplpllpl []()()222pllplh gnet示第 p 個分類器中第2l 層的輸出向量，并且pph u()0()12plh 表示第 (1)2l 層和第2l 層之間的全連接權(quán)值矩陣， 2lg 是第2l 層的非線性激活函數(shù)。并 P 個分類器的輸出，得到

【參考文獻】：
期刊論文
[1]寬帶波達方向估計的克拉美-羅界研究[J]. 劉云,李志舜.  聲學學報. 2006(02)



本文編號：3608538