基于特征矢量相角的RBF神经网络DOA估计

为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型。该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型。仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值。