[发明专利]基于凸优化和神经网络的平面阵列幅相误差校正方法有效
| 申请号： | 202011411528.X | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112630784B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 蒋荣欣;刘雪松;辜博轩;陈耀武 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01S15/89 | 分类号： | G01S15/89;G01S7/539;G01S7/52 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 曹兆霞 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于凸优化和神经网络的平面阵列幅相误差校正方法，包括：(1)设置校正声源位于相对于传感器平面阵列的未知远场方向，并将将校正声源的波达方向估计问题转换为通过阵列采样信号重构求解校正声源信号的优化问题，采用凸优化方法估计求解该优化问题初步估计得到校正声源的波达方向；(2)根据步骤(1)初步估计的波达方向确定校正声源位置，并获取以校正声源位置为中心的领域范围内的波束强度，并利用基于深度学习网络构建的波达方向估计模型根据波束强度进行进一步估计，获得最终估计的校正声源的波达方向；(3)基于最终估计的校正声源的波达方向，通过空间匹配滤波器来估计幅相误差。该方法可以准确估计和校正幅相误差。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 神经网络 平面 阵列 误差 校正 方法 | ||
【主权项】：
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