-
公开(公告)号：CN116840776A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310831010.9
申请日：2023-07-07
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S3/14 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于原始IQ数据的深度学习DOA估计方法。本发明利用原始信号的I和Q分量作为模型的输入，以提高性能。本发明旨在解决单信号源的DOA估计问题，将单信号源DOA估计问题建模为一个单标签多分类问题。通过将DOA范围离散化，把可能到达的方向作为对应的标签。设计了一个卷积神经网络来适应不同数量的快照，对不同长度的输入信号都可以自适应得到准确的DOA估计。实验结果表明，相对于现有的基于协方差矩阵作为输入的深度学习DOA估计方法，该方案具有更优异的表现，可为阵列信号处理提供更加可靠的解决方案。
Search Results
1
records
(took 0.021 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
