应用SAPSO-BP神经网络的DOA估计方法

摘要

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。