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《中北大学》 2017年
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基于神经网络在矢量水听器中的波达方向角的应用研究

郭亚强  
【摘要】:与标量水听器作对比,矢量水听器具有体积小、一致性好等优点,其制作流程和相关技术日渐成熟,因此关于矢量水听器的研究是未来研究趋势之一;而人工神经网络作为机器学习的代表,是一种自学习、自适应和并行分布的信息处理网络结构。所以,运用人工神经网络来解决矢量水听器的波达方向角估计问题不失为一种良好的选择。本文系统地研究了矢量水听器的信号处理,通过模型假设、特征提取、网络构建和仿真实验,有效地验证了本文所提方法在算法复杂度和精确度等方面比其他方法优秀。论文主要成果有:1.第三章介绍了基于粒子群算法优化BP神经网络的矢量水听器的DOA估计。在文中详尽的叙述了适合矢量水听器的信号特征提取方法,将提取的信号特征作为神经网络的输入,网络模型则选用对数据具有非线性拟合能力的PSO-BP网络。通过仿真实验比较,说明该方法不仅特征提取方法简便,精度和算法运行时间都优于其他文献算法。2.第四章阐述了基于果蝇算法优化广义回归神经网络的矢量水听器的DOA估计。首先介绍了果蝇优化算法和广义回归神经网络的工作原理,然后探讨了果蝇算法是如何优化广义回归神经网络。仿真实验结果表明,本章所构建的网络模型与其他文献方法相比,结构简洁,来波方向精度更高,运行时间更短。关于矢量水听器的研究是一个复杂的问题,未来仍需大量的深入研究工作,真挚地希望本文能对矢量阵列信号处理技术的研究和发展有所帮助。
【关键词】:波达方向角 矢量水听器 粒子群算法 BP神经网络 果蝇算法 广义回归神经网络
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP183;TB565.1
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 引言9-13
  • 1.1 课题研究背景及意义9-10
  • 1.2 课题研究的国内外动态和现状10-12
  • 1.3 本文主要研究内容12-13
  • 第二章 声矢量水听器DOA估计的基本理论和方法13-31
  • 2.1 模型假设13-14
  • 2.2 阵列信号处理模型14-16
  • 2.3 传统的DOA估计方法16-20
  • 2.4 基于神经网络的DOA估计方法20-29
  • 2.5 本章小结29-31
  • 第三章 基于PSO—BP神经网络的DOA估计方法31-39
  • 3.1 粒子群算法的基本原理和特点31
  • 3.2 粒子群算法的数学表述和参数含义31-32
  • 3.3 基于PSO—BP神经网络的算法的DOA估计过程32-33
  • 3.4 仿真实验及其分析33-37
  • 3.5 算法复杂度比较37-38
  • 3.6 本章小结38-39
  • 第四章 基于FOA—GRNN神经网络的DOA估计方法39-47
  • 4.1 果蝇优化算法的基本原理和特点39
  • 4.2 广义回归神经网络的结构39-41
  • 4.3 基于FOA—GRNN神经网络的DOA估计41-43
  • 4.4 仿真实验及性能分析43-45
  • 4.5 算法复杂度比较45-46
  • 4.6 本章小结46-47
  • 第五章 总结与展望47-49
  • 参考文献49-53
  • 读硕士学位期间发表的论文53-55
  • 致谢55

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