【摘 要】
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针对传统神经网络波达方位(DOA)估计算法抗噪性能差、精度不高以及泛化性弱等问题,提出基于局部加权长短时记忆神经网络的DOA估计算法。该算法对长短时记忆(LSTM)进行局部加
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京信息工程大学滨江学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673222),南京信息工程大学滨江学院科研与教研项目(2019bjynk002,JGZDA201902)
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针对传统神经网络波达方位(DOA)估计算法抗噪性能差、精度不高以及泛化性弱等问题,提出基于局部加权长短时记忆神经网络的DOA估计算法。该算法对长短时记忆(LSTM)进行局部加权回归,将单阵元与全阵元接收信号功率之比作为网络的输入向量,根据分类结果选取对应区间数据进行训练,建立网络学习特征与DOA估计之间的非线性映射关系。该算法应用于无人机方向定位的实验表明,与传统神经网络的DOA算法相比,该算法具有更好的准确性、抗噪性和泛化性。
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