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为了提高矢量水听器阵列对窄带信号的DOA估计精度,运用果蝇算法优化广义回归神经网络,通过对阵列协方差矩阵实值化,并提取信号子空间的基作为样本特征进行网络训练,构建了果蝇算法优化下的广义回归神经网络,实现了基于矢量水听器阵列的水下声源的DOA估计.仿真实验结果表明,方法泛化性能较好,能解决输入维数过大的问题,且运行时间短,DOA估计精度高,具有较强的工程应用价值. 相似文献
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对声矢量水听器阵列的各类误差进行了分类,推导了各类误差对阵列信号模型的影响因子,通过Monte Carlo实验分析对比了各类误差对阵列DOA估计性能的影响,然后将方向性误差和位置误差归结为幅度误差和相位误差,在传统声压阵列误差校正模型和算法的基础上,得到矢量阵列误差自校正的优化模型及自校正算法,最后,通过仿真实验和外场实验的数据处理表明,自校正算法具有良好的参数估计性能,具有一定的工程实用性. 相似文献
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