专利基本信息
| 专利名称 | 基于级联残差网络的双基互质MIMO阵列方位估计算法 | ||
|---|---|---|---|
| 专利状态 | - | 专利号(申请号) | CN110133576B |
| 专利申请日期 | 2019-05-23 | 专利类型 | 发明专利 |
| 申请公布号 | 2019104359834 | 申请公布日 | 2019-05-23 |
| 授权公告号 | - | 授权公告日 | - |
| 发明人 | 贾勇;郭勇;肖钧友;钟晓玲;晏超;宋瑞源;陈胜亿;王刚;胡月杨 | ||
| 专利权人 | 成都理工大学 | ||
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于级联残差神经网络的双基互质MIMO阵列DOA与DOD联合估计算法,包括对目标数量的估计,对多目标方位角的估计。该方法对传统的双基MIMO的DOA和DOD估计中数据处理部分进行了改进。深度学习的方法相较于传统信号处理类算法有着更强的时效性,以及在低信噪比、低快拍、大方位角、相干目标条件下的鲁棒性方面均表现的更好。本发明采用的深度神经网络采用的是级联的网络结构,首先对阵列接收到的信号进行DFT处理后再作相关处理,把处理后的信号送入神经网络得到信号的DOA信息,把DOA信息作为先验信息再送入级联网络中得出信号的DOD信息,最终完成信号的DOA与DOD匹配估计问题。 | ||
专利价值评估分析
专利价值评估分析
样例
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