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申请/专利权人：江苏屹信航天科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络的单目标DOA估计方法，包括：第一步，接收端通过阵列天线接收单目标信号，并使用低精度ADC对接收的信号进行采样量化，得到量化数据；第二步，通过所设计的深度神经网络模型对所述量化数据进行数据恢复；第三步，将所恢复的数据通过MUSIC算法进行DOA估计。该方法利用深度神经网络进行数据恢复，有效减小了量化误差的影响，提高了DOA估计精度；降低了硬件成本，同时不损失估计精度；可适应多种环境，兼容性好。
主权项：1.一种基于深度神经网络的单目标DOA估计方法，其特征在于，包括：第一步，接收端通过阵列天线接收单目标信号，并使用低精度ADC对接收的单目标信号进行采样量化，得到量化数据；第二步，通过所设计的深度神经网络模型对所述量化数据进行数据恢复；第三步，将所恢复的数据通过MUSIC算法进行DOA估计；在第一步中，所述阵列天线为均匀线阵，阵列天线的数量M，间距为dr，所述单目标信号与阵列天线之间的夹角为θ，所述阵列天线接收的信号为： 其中，xt为单目标信号，为第m个天线与第1个天线之间的相位差，若信号为窄带信号，则可以表示为： 其中，λ为接收信号的波长；考虑噪声的影响，则所述阵列天线接收的信号为： 其中，wt为加性高斯白噪声；使用低精度ADC对阵列天线接收的信号进行采样量化，通过低精度ADC后的量化数据表示为： 其中，b为ADC的量化位数，为向上取整运算符，γ为信噪比SNR的倒数，ym[n]为ymt采样后的信号，m∈1,2，...,M，b≤3。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏屹信航天科技有限公司 一种基于深度神经网络的单目标DOA估计方法
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