一种基于高阶累积量优化的PSO-BP神经网络的任意信源的DOA估计方法[

专利名称：一种基于高阶累积量优化的PSO-BP神经网络的任

意信源的DOA估计方法

专利类型：发明专利

发明人：陈海华,张玉成,张景尧,韩义江,徐海成,王越,李涛,宋

鹏,娄山关,王启洲

申请号：CN202010673681.3申请日：20200714公开号：CN111967496A公开日：20201120

摘要：本发明涉及信号处理的技术领域，特别是涉及一种基于高阶累积量优化的PSO‑BP神经网络的任意信源的DOA估计方法，由天线阵列(Antenna Array)、粒子群算法(PSO)模块和神经网络(Neural Networks)模块组成的，包括以下步骤：预先根据信源的数目来初始化神经网络的各个参数；用粒子群算法来进行神经网络的优化训练，从而确定神经网络最优的权值和阈值；从所述天线阵列接收到数据之后，求出接收到数据的四阶累积量矩阵；提取求出的四阶累积量矩阵的前N个最大特征值所对应的特征向量；将提取的特征向量带入到预先训练好的PSO‑BP神经网络中，得到所述信号的波达方位估计，有效的避免了BP神经网络陷入局部最优的可能性，提高了DOA估计精度，可以处理任意信源的DOA估计，提高了普适性。

申请人：潍坊申海科技有限公司

地址：262737 山东省潍坊市滨海开发区央子街道资本管理中心B座7栋3层

国籍：CN

代理机构：北京卓特专利代理事务所(普通合伙)

代理人：段宇

更多信息请下载全文后查看