翁晓君
- 作品数：5 被引量：2H指数：1
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- 基于联合方向特征的智能来波方向估计
- 2011年
- 针对利用智能学习方法进行多信号源二维方向估计模型难以构建的难题,提出了一种有效的降维构建方法。该方法首先对构造的DOA矩阵进行特征分解,获取各个信号源对应的、包含两个方向信息的特征值和特征向量,分别以这两个量(统称为联合方向特征)作为输入特征,以单信号样本来训练两个RBF神经网络模型,然后利用训练好的模型分别对分离出来的各个信号对应的特征值和特征向量进行映射估计来得到两个空间角。仿真结果表明:该方法达到了对多信号源二维来波方向进行降维估计的目的,且具备较高的估计精度。
- 翁晓君张旻
- 关键词：波达方向矩阵径向基神经网络
- 基于空间锥角的RBF神经网络二维DoA估计
- 2012年
- 提出一种有效的RBF神经网络二维DoA降维训练方法.利用空间锥角分别对L阵列的两条直线阵进行RBF神经网络模型训练,通过已构建的两个模型对未知来波的空间锥角进行估计,两个空间锥角对应的两个空间半锥面形成的相交线就是来波入射路径.仿真实验结果表明所提方法能有效缩减训练样本集,并能极大降低模型构建的复杂度,而且具备很高的二维来波估计精度,具有广阔的工程应用前景.
- 翁晓君张旻李鹏飞
- 关键词：径向基神经网络
- 基于改进粒子滤波的机动目标自适应跟踪算法
- 2010年
- 在粒子滤波的基础上融合扩展卡尔曼滤波算法,融合后的算法在计算提议概率密度分布时,充分考虑当前时刻的量测,使粒子的分布更加接近状态的后验概率分布。将此改进粒子滤波算法在"当前"统计模型框架下进行机动目标自适应跟踪。仿真实验验证了该种方法对机动目标的良好自适应跟踪性能。
- 王树亮阮怀林翁晓君
- 关键词：粒子滤波自适应跟踪
- 基于导向矢量特征的多源DOA降维估计
- 2011年
- 针对利用智能学习方法进行多信号源方向估计模型难以构建的难题,文中提出了一种有效的降维构建方法。该方法首先对构造的DOA矩阵进行特征分解,获取各个信号源的DOA矩阵导向矢量,这样就可以用单信号样本来训练RBF神经网络模型,然后利用训练好的模型分别对分离出来的信号导向矢量进行映射估计,从而达到了对多信号源来波方向进行降维估计的目的,仿真结果也证明了文中方法的有效性和可行性。
- 翁晓君张旻李鹏飞
- 关键词：导向矢量RBF神经网络
- 基于特征矢量相角的RBF神经网络DOA估计被引量：2
- 2011年
- 为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型。该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型。仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值。
- 翁晓君张旻李鹏飞
- 关键词：径向基神经网络
