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公开(公告)号：CN119782679A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411816791.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 常州大学
IPC: G06F17/16 , G01S3/14 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及DOA估计技术领域，尤其涉及一种基于SE和CNN的DOA估计方法，包括：利用传感器阵列配置构建信号模型，获取阵列接收信号，并计算阵列接收信号协方差矩阵的采样估计值；将阵列接收信号协方差矩阵的采样估计值的对角线元素置零，得到采样估计协方差矩阵，得到采样估计协方差矩阵的实部、虚部和相位；构建SE‑CNN模型，以采样估计协方差矩阵的实部、虚部和相位为输入，离散化DOA的角度范围为标签，对SE‑CNN模型进行训练。本发明在复杂环境下利用深度学习技术提高DOA估计的精确度和鲁棒性。
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