摘要
本文给出一种借助于二维神经网络构成的混合系统,用它来完成几种方向估计算法,这些算法包括:最大似然法、交替投影最大似然法、Marcos等人提出的无需特征分解的“传播算法”。利用神经网络对某些算法的快速性,该系统为实时实现目标的精确定位提供了一条新的、有效的途径。
This paper presents a neural network scheme to implement the maximum likelihood bearing estimation algorithm and'propagator'mathod.We show both analytically and by simulations that this scheme can be guaranteed to provide the bearing estimation in real time with satisfactory performance.
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1993年第10期62-68,共7页
Acta Electronica Sinica
基金
国家博士后科学基金
关键词
神经网络
方向估计
似然法
计算
Neural networks,Bearing estimation,Maximum likelihood