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应用SAPSO-BP神经网络的DOA估计方法
被引量：
7
1
作者
姚建丽
胡红萍
+1 位作者
白艳萍
王建中
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第5期183-188,共6页
声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一。对矢量水听器声源的波达方向角(DOA)进行研究。传统的BP神经网络容易陷入局部最优,虽然PSO优化的BP神经网络在一定程度上改善了这个缺点,但仍容易早熟收敛,造...
声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一。对矢量水听器声源的波达方向角(DOA)进行研究。传统的BP神经网络容易陷入局部最优,虽然PSO优化的BP神经网络在一定程度上改善了这个缺点,但仍容易早熟收敛,造成搜索精度的降低。为此,提出了一种模拟退火粒子群算法,并利用其优化BP神经网络,改进矢量水听器声源的波达方向角(DOA)估计的性能。仿真实验结果表明:模拟退火粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的泛化能力,提高了DOA的估计精度。
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关键词
粒子群算法
模拟退火算法
矢量水听器
b
P神经网络
波达方向角
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职称材料
题名
应用SAPSO-BP神经网络的DOA估计方法
被引量：
7
1
作者
姚建丽
胡红萍
白艳萍
王建中
机构
中北大学理学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018年第5期183-188,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61774137)
山西省自然科学基金资助项目(201701D22111439
201701D221121)
文摘
声源方向估计是声纳、雷达、无线电发射机跟踪和移动通信中的基本问题之一。对矢量水听器声源的波达方向角(DOA)进行研究。传统的BP神经网络容易陷入局部最优,虽然PSO优化的BP神经网络在一定程度上改善了这个缺点,但仍容易早熟收敛,造成搜索精度的降低。为此,提出了一种模拟退火粒子群算法,并利用其优化BP神经网络,改进矢量水听器声源的波达方向角(DOA)估计的性能。仿真实验结果表明:模拟退火粒子群算法优化的BP神经网络具有更好的泛化能力,提高了DOA的估计精度。
关键词
粒子群算法
模拟退火算法
矢量水听器
b
P神经网络
波达方向角
Keywords
particle swarm optimization
simulated annealing algorithm
vector hydrophone
b pneural network
DOA
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用SAPSO-BP神经网络的DOA估计方法
姚建丽
胡红萍
白艳萍
王建中
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2018
7
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