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以声压场采样协方差矩阵为特征,基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)研究强干扰下的水下声源测距问题,提出了优化扩展因子的方法以提高神经网络定位性能。本文利用仅有一个网络参数的GRNN,使用SWellEX-96实验S59航次的垂直阵数据,比较了以传统匹配场处理(Matched Field Processing,MFP)为代表的模型驱动方法和以CNN(Convolutional Neural Networks,CNN)、GRNN为代表的数据驱动方法在强干扰下的水下目标被动定位性能。结果表明,基于优化扩展因子的GRNN网络在强干扰下可以有效实现距离估计。  相似文献   
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