期刊文献+

声呐盲波束形成的神经网络实现方法

下载PDF
导出
摘要 本文首先对两种盲波束形成的方法进行了分析。针对这类方法计算量大,不利于实时实现的缺点,并结合水声环境和水声信号的特性,提出了两种盲波束形成的神经网络实现方法。一种方法采用在线学习的T-H神经网络,盲估计波束形成的权矢量;另一种方法采用离线学习的径向基函数(RBF)网络实现盲波束形成。由于神经网络的并行性和非线性的特点,使得盲波束形成的运算速度得到了明显的提高,易于工程上实时应用。
出处 《声学与电子工程》 2002年第3期8-12,共5页 Acoustics and Electronics Engineering
基金 国防科技重点实验室基金资助项目:2000JS23.2.1
  • 相关文献

参考文献6

  • 1[1]J Capon. High Resolution Frequency-Wave Number Spectrum Analysis. Proc. IEEE. 1969,57(8): 1408~1418
  • 2[2]R O Schmidt. Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation. IEEE. Trans. 1986,34(3): 276~280
  • 3[3]M C Dogan, J M Mendel. Cumulant-Based blind optimum beamforming. IEEE Trans. 1994,30(3):722~741
  • 4[4]Qing Wu, Kon Max Wong. Blind adaptive beamforming for cyclostationary signals. IEEE Trans.1996,44(11): 2768~2779
  • 5[5]D Tank, J J Hopfield. Simple neural optimization network: an A/D converter, signal decision circuit, and a linear programming circuit. IEEE Trans. Circuit and Systems. 1988, 33(5): 533~541
  • 6[6]H LSouthall, J A Simmers, T H O'Donnell. Direction finding in phased arrays with a neural network beamformer. IEEE Trans. Antenna and Propagation. 1995, 43(12): 1369~1374

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部