一种深度学习的立体阵波达方向估计方法

摘要：

针对常规波束形成主瓣宽且目标分辨能力低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的波达方向估计方法.算法使用常规波束形成计算二维空间功率谱,将预处理后的空间功率谱图输入深度卷积神经网络.该文利用神经网络学习解卷积映射关系,输出主瓣宽度更窄的空间功率谱图,从而实现高分辨率二维波达方向估计.该算法对阵列结构没有限制,适用于立体阵.仿真结果表明该文方法在不同目标个数、快拍数及信噪比参数下均能准确估计目标方向.该文方法目标分辨能力优于常规波束形成方法.在低快拍情况下,目标方向估计误差低于自适应波束形成方法.

关键词：二维方向估计、深度学习、神经网络、高分辨率

所属期刊栏目：42

分类号：TB566(声学工程)

资助基金：国家自然科学基金;中国科学院声学研究所自主部署目标导向类项目

在线出版日期：2023-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：202-216