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公开(公告)号：CN119885832A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411791778.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习重构结构化协方差矩阵单快拍测向方法，包括阵列协方差矩阵建模；深度学习训练数据集生成；深度学习网络输入输出；基于结构化协方差矩阵的网络训练损失函数设计；神经网络架构设计与网络训练；半正定托普利兹协方差矩阵重构与波达方向估计。相对于直接用网络输出构造协方差矩阵方法，由于在网络训练过程中同时保持了协方差矩阵的半正定和托普利兹性质，并进行了白化去相关处理,使得本发明方法能够获得高精度和高分辨率的测向性能。
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