基于互相关函数相角特征的RBF神经网络来波方位估计

摘要

有效的方位特征获取对构建智能来波方位估计模型具有十分重要的意义.该文在分析阵列接收信号相关函数的基础上,首次提出利用相邻阵元信号互相关函数的相角作为来波方位特征.与常用的协方差矩阵上三角特征相比,剔除了与来波方位无关的幅度信息和冗余的方位特征信息,在不损失有效方位信息的基础上使特征维数得到极大地降低.实验结果表明,利用相角特征构建的RBF神经网络的结构更简洁,泛化性能更好,来波方位估计精度高,实时性好,具有广阔的工程应用价值.