[发明专利]一种基于DenseBlock的U-net神经网络的水下DOA估计方法有效
| 申请号： | 202210009394.1 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114371442B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 孙大军;贾子宣;滕婷婷;梅继丹;吕云飞 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学;青岛明深信息技术有限责任公司 |
| 主分类号： | G01S3/802 | 分类号： | G01S3/802;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 150001 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于DenseBlock的U‑net神经网络的水下DOA估计方法，它属于目标方位估计技术领域。本发明解决了现有水下目标DOA估计方法的稳健性差、分辨率低以及不能估计出目标强度的问题。本发明提出的U‑net网络通过监督学习，可以学习到CBF的PSF的特点，并将PSF的影响从方位历程图中去除，最终输出一个高分辨、窄主瓣、少旁瓣的干净的目标方位历程，由于本发明只依赖于CBF的方位历程，而CBF是白噪声背景下最稳健的波束形成器，因此本发明的稳健性优于传统的DOA算法；另一方面，由于本发明提出的U‑net网络对方位历程进行了二维处理，除了角度维度还能利用时间维度的信息，因此本发明的稳健性也优于CBF。本发明方法可以应用于水下DOA估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 denseblock net 神经网络 水下 doa 估计 方法 | ||
【主权项】：
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