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用于超角分辨的Hopfield神经网络方法

The Hopfield's Neural Network Method for Superresolution Estimation of the Direction of Arrival
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摘要 Hopfield神经网络用于方位估计可获得高的精度和超分辨力。本文综述有关研究,描述该网络模型及用其于信号处理的一般步骤,用于方位估计的具体形式,讨论提高精度及分辨力的一些措施,指出进一步研究的方向。 High accuracy and superresolution of direction of arrival (DOA) can be achieved by means of the Hopfield's neural network (HNN). In this paper a survey for related studies of this field is presented. The HNN's model, the common steps of signal processing with the HNN and the concrete form of estimation of DOA with the HNN are described. Some methods of raising accuracy and improving resolution for it are discussed. The topics for further study are pointed out.
出处 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第3期64-69,共6页 Journal of National University of Defense Technology
关键词 雷达 测角 精度 神经网络 超角分辨 rader angle measurement accuracy, signal processing, neural networks
  • 相关文献

参考文献1

  • 1J. J. Hopfield,D. W. Tank. “Neural” computation of decisions in optimization problems[J] 1985,Biological Cybernetics(3):141~152

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