一种基于深度神经网络的DOA估计算法性能分析方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202210853335.2
IPC分类号：G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2022-07-20
申请人：
哈尔滨工业大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于深度神经网络的DOA估计算法性能分析方法
申请号	CN202210853335.2	申请日期	2022-07-20
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2022-11-08	公开/公告号	CN115310480A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学	当前权利人	哈尔滨工业大学
发明人	毛兴鹏;陈敏;高阳;马赫
代理机构	哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司	代理人	姜明君

摘要

本发明涉及阵列信号处理领域，公开了一种基于深度神经网络的DOA估计算法性能分析方法，其方法包括步骤1阵列接收信号数学建模；步骤2基于深度学习准则构造检测网络和DOA估计网络，并通过检测网络的输出信号激活DOA估计网络；步骤3设置网络参数以实现最优的DOA估计精度。本发明所提方法避免了传统高精度算法中复杂的数学运算，可以实现实时估计；不需要引入额外的校正技术，应用范围更加广泛；通过对网络参数进行设置能够获得更高的估计精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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