10.3321/j.issn:1000-436X.2003.10.015
一种基于互相关神经网络的声呐盲波束形成方法研究
针对水声环境和水声信号的特点,提出了一种基于神经网络的声呐盲波束形成算法.该方法利用水声信号的循环平稳特性把波束形成权向量的求解问题转化为阵列接收信号互相关函数的奇异值分解问题;引入一种互相关神经网络求解阵列接收信号相关函数的奇异值,从而减小了运算的代价,可高效实现盲波束形成.提出的改进互耦Hebbian学习规则有效地提高了神经网络权值的更新速度,为问题的实时求解提供了有效的途径.该方法还能抑制噪声和干扰的影响,表现出较强的顽健性.仿真实验验证了算法的正确性.
循环平稳、盲波束形成、神经网络、仿真
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TN911.7
国防重点实验室基金2000JS23.2.1;西北工业大学校科研和教改项目200204
2004-01-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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