-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114282655A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111614257.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无网格波达方向估计方法。本发明方法步骤为：建立阵列输出模型；生成神经网络训练数据集；神经网络架构设计及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练神经网络；利用神经网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。本发明方法中用于波达方向估计的协方差矩阵是由辅助矩阵构造，相比直接用网络输出构造协方差矩阵的方法，保证了构造的协方差矩阵的半正定性。该半正定性更加符合一般的阵列信号处理模型。本发明方法对用于网络训练的损失函数进行了白化处理，减少了损失函数中误差向量中元素之间的相关性，从而可提高基于神经网络的算法的性能。
-
公开(公告)号：CN112731277B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202011578489.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明一种基于改进混合基线的任意阵列干涉仪测向方法。包括在任意阵列上建立坐标系；从阵列中选择多个基线对并计算各基线测量相位差的模糊数范围；以模糊数范围为界，生成方向函数组，并删除其中绝对值大于1的数，再对剩余的进行归一化得到改进方向函数；对改进方向函数组进行聚类分析，选出聚类程度最高的用于估计来波方向。与现有技术相比，提出的干涉仪测向方法对任意阵列有效。本发明提出的改进混合基线法一方面基线对的选择非常灵活，可以任意选择等长和不等长基线，对基线的斜率也没有要求，从而可充分利用阵列基线；另一方面采用了归一化手段对用于聚类的方向函数进行了改进，两者结合有助于提高解干涉仪相位模糊的成功概率。
-
公开(公告)号：CN114879137A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210661582.2
申请日：2022-06-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习重构协方差矩阵的互质阵波达方向估计方法。本发明方法步骤为：互质阵列布阵；互质阵列输出建模；深度学习标签的协方差矩阵建模；生成深度学习网络训练数据集；设计深度学习网络架构及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练深度学习网络；利用深度学习网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。使用本发明方法充分利用了深度学习强大的拟合能力，通过深度学习网络模型的输出直接重构均匀线阵的协方差矩阵，等效实现了虚拟阵列孔洞的插值问题。对应的波达方向估计性能相对于传统信号处理方法得到提升，估计的均方根误差更加接近克拉美罗理论下限。
-
公开(公告)号：CN112731277A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011578489.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明一种基于改进混合基线的任意阵列干涉仪测向方法。包括在任意阵列上建立坐标系；从阵列中选择多个基线对并计算各基线测量相位差的模糊数范围；以模糊数范围为界，生成方向函数组，并删除其中绝对值大于1的数，再对剩余的进行归一化得到改进方向函数；对改进方向函数组进行聚类分析，选出聚类程度最高的用于估计来波方向。与现有技术相比，提出的干涉仪测向方法对任意阵列有效。本发明提出的改进混合基线法一方面基线对的选择非常灵活，可以任意选择等长和不等长基线，对基线的斜率也没有要求，从而可充分利用阵列基线；另一方面采用了归一化手段对用于聚类的方向函数进行了改进，两者结合有助于提高解干涉仪相位模糊的成功概率。
-
公开(公告)号：CN114282655B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202111614257.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无网格波达方向估计方法。本发明方法步骤为：建立阵列输出模型；生成神经网络训练数据集；神经网络架构设计及构建半正定协方差矩阵；设置损失函数并训练神经网络；利用神经网络重构半正定协方差矩阵，并估计信号源数；利用重构的半正定协方差矩阵估计信号波达方向。本发明方法中用于波达方向估计的协方差矩阵是由辅助矩阵构造，相比直接用网络输出构造协方差矩阵的方法，保证了构造的协方差矩阵的半正定性。该半正定性更加符合一般的阵列信号处理模型。本发明方法对用于网络训练的损失函数进行了白化处理，减少了损失函数中误差向量中元素之间的相关性，从而可提高基于神经网络的算法的性能。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.019 seconds)
