基于特征矢量相角的RBF神經網絡DOA估計

摘要：為進一步提高神經網絡模型的方向估計精度，提出利用特征矢量相角作為方向特征來構建模型。該方法首先通過協方差矩陣特征分解得到不易受噪聲干擾的信號特征矢量；再對該矢量提取相角，信號的方向信息就包含在該相角中，以該相角作為輸入矢量來訓練模型。仿真結果證明了該方法具有抗噪能力強、模型估計精度高等特點，因此具有較高的工程應用價值。