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公开(公告)号：CN117706470A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311569748.9
申请日：2023-11-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01S3/14 , G06N3/0499 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督机器学习的最大似然波达方向估计方法，包括以下步骤：搭建无监督回归型全连接神经网络，依据传统最大似然法设置全连接神经网络的损失函数，利用回归型全连接神经网络拟合样本复数协方差矩阵和波达方向角度的映射关系，输出层直接输出信号的波达方向估计结果。本发明的特点是结合了传统的最大似然法，保持最大似然法低信噪比场景下估计精度的同时复杂度更低，且无监督回归型神经网络的估计性能不受网格精度和网格失配问题限制，不需要真实的角度标签，适用于真实角度标签难以获得的场景。本发明在仿真数据测试场景中表现出良好的估计性能，有效应用于波达方向估计领域。
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