【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号处理，特别涉及一种基于机器学习的信号波达方向估计方法；此外，本专利技术还涉及一种基于机器学习的信号波达方向估计系统。
技术介绍
1、波达方向是指空间信号的到达方向，即各个信号到达阵列参考阵元的方向角。它是空间谱估计理论中的一个重要概念，空间谱估计主要研究空间多传感器阵列对空间信号的多种参数进行准确估计的能力，主要目的是估计信号的空域参数或信源位置。波达方向估计是阵列信号处理两大研究方向之一，对于提升通信系统的性能具有重要意义。
2、传统的波达方向估计的求解的前提条件是选择适当的正则化参数，然而误差向量是未知的。由于误差向量的大小与信噪比呈负相关，实际上情况下，噪声或信号是未知的，因此正则化参数的选择是一个开放性的问题，从而导致波达方向估计准确性较差。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的问题，本专利技术的至少一个实施例提供了一种基于机器学习的信号波达方向估计方法，从很大程度上提升了波达方向估计的准确性。为此，本专利技术的至少一个实施例还提供一种基于机器学习...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的信号波达方向估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述构建稀疏均匀线性阵列包括：
3.根据权利要求1所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述把信号入射至所述稀疏均匀线性阵列并且进行打标包括：
4.根据权利要求3所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述通过神经网络训练得到信号波达方向估计模型包括：
5.根据权利要求4所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述深度前馈网络的损失函数通过下式9和式10表示：
6.根据权利要求2所述的信...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的信号波达方向估计方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述构建稀疏均匀线性阵列包括：
3.根据权利要求1所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述把信号入射至所述稀疏均匀线性阵列并且进行打标包括：
4.根据权利要求3所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述通过神经网络训练得到信号波达方向估计模型包括：
5.根据权利要求4所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，所述深度前馈网络的损失函数通过下式9和式10表示：
6.根据权利要求2所述的信号波达方向估计方法，其特征在于，通过阵列观测数据计算采样协方差矩阵，把采样协方差矩阵作为训练集输入至多个输出维度不同的深度卷积神经网络进行训...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢小阳，李锐，
申请(专利权)人：上海岳兮信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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