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一种改进的RBF神经网络DOA估计方法
1
作者
巫军卫
张旻
钟子发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第17期155-157,共3页
提出一种优化径向基函数神经网络来波方位(DOA)估计模型结构和参数的方法。利用误差准则函数的收敛性,合理确定模型的隐层神经元数目,根据阵列信号相位差特征的空间分布特点,选择具有代表性的隐层神经元的中心,构建的RBF神经网络更能反...
提出一种优化径向基函数神经网络来波方位(DOA)估计模型结构和参数的方法。利用误差准则函数的收敛性,合理确定模型的隐层神经元数目,根据阵列信号相位差特征的空间分布特点,选择具有代表性的隐层神经元的中心,构建的RBF神经网络更能反映阵列的测向能力。相比于目前的径向基函数神经网络测向模型的构建方法,改进的DOA估计模型具有更好的泛化性能,能够提高测向精度。实验结果验证了该方法的有效性。
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关键词
来波方位
径向基函数神经网络
误差准则函数
隐层神经元
初始中心
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职称材料
题名
一种改进的RBF神经网络DOA估计方法
1
作者
巫军卫
张旻
钟子发
机构
解放军电子工程学院信息工程系安徽省电子制约技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第17期155-157,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60972161)
国家部委预研基金资助项目
文摘
提出一种优化径向基函数神经网络来波方位(DOA)估计模型结构和参数的方法。利用误差准则函数的收敛性,合理确定模型的隐层神经元数目,根据阵列信号相位差特征的空间分布特点,选择具有代表性的隐层神经元的中心,构建的RBF神经网络更能反映阵列的测向能力。相比于目前的径向基函数神经网络测向模型的构建方法,改进的DOA估计模型具有更好的泛化性能,能够提高测向精度。实验结果验证了该方法的有效性。
关键词
来波方位
径向基函数神经网络
误差准则函数
隐层神经元
初始中心
Keywords
direction of arrival wave
Radial Basis
function
(RBF) neural network
error criteria function
hidden neuron
initial center
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种改进的RBF神经网络DOA估计方法
巫军卫
张旻
钟子发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
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