一种基于多模态深度融合的DOA估计方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多模态深度融合的DOA估计方法及装置，具体为：构造全数字FD子阵列与异构混合H<supgt;2</supgt;AD结构相结合的双重MIMO接收机H<supgt;2</supgt;AD‑FD系统模型；针对FD子阵列，计算辐射源方向粗略估计值；通过对H<supgt;2</supgt;AD结构中的每个小组进行DOA估计产生多个候选角度集合；基于辐射源方向粗略估计值作为初始聚类中心点，采用全局最大相似度和全局最小距离聚类方法，从候选角度集合中推断出每个小组对应的真解；构建基于三层全连接网络FCNN的融合网络，对所有H<supgt;2</supgt;AD结构的子阵列组推断出的真解和FD子阵列计算的辐射源方向粗略估计值进行融合，获得最终的DOA估计值。本发明专利技术具备高能效、低成本、低复杂度的测向性能，并能够快速消除相位模糊。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信，特别涉及一种基于多模态深度融合的doa估计方法及装置。

技术介绍

1、大规模多输入多输出(mimo)具有高空间角度分辨率和频谱效率，被视为未来绿色无线通信网络的关键技术之一。辐射源的到达方向(doa)估计在目标定位、隐蔽通信、通信系统性能提升等方面具有至关重要的作用，其与大规模多输入多输出(mimo)技术相结合提供了超高的测向精度及分辨率。然而，大规模的天线数量也造成了基于全数字结构的传统算法计算复杂度高和电路成本高等问题；而混合模拟和数字结构面临如何快速消除相位模糊的难题。此外，现有的doa估计大多基于理想信源入射角度进行研究，但是理想信源入射角度在实际通信系统中是不可能存在的点。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种基于多模态深度融合的doa估计方法及装置，实现快速消除相位模糊，并具备高能效、低成本、低复杂度的测向性能。

2、实现本专利技术目的的技术解决方案为：一种基于多模态深度融合的doa估计方法，包括以下步骤：

3、步骤1、构造全数字fd子阵列本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态深度融合的DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多模态深度融合的DOA估计方法，其特征在于，在步骤1中，双重MIMO接收机H2AD-FD系统模型的参数具体为：

3.根据权利要求2所述的基于多模态深度融合的DOA估计方法，其特征在于，在步骤2中，针对FD子阵列，采用Root-MUSIC方法计算辐射源方向粗略估计值，具体步骤为：

4.根据权利要求3所述的基于多模态深度融合的DOA估计方法，其特征在于，在步骤3中，通过对H2AD结构中的每个小组进行DOA估计产生多个候选角度集合，具体步骤为：

5...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态深度融合的doa估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多模态深度融合的doa估计方法，其特征在于，在步骤1中，双重mimo接收机h2ad-fd系统模型的参数具体为：

3.根据权利要求2所述的基于多模态深度融合的doa估计方法，其特征在于，在步骤2中，针对fd子阵列，采用root-music方法计算辐射源方向粗略估计值，具体步骤为：

4.根据权利要求3所述的基于多模态深度融合的doa估计方法，其特征在于，在步骤3中，通过对h2ad结构中的每个小组进行doa估计产生多个候选角度集合，具体步骤为：

5.根据权利要求4所述的基于多模态深度融合的doa估计方法，其特征在于，在步骤4中，基于fd子阵列提供的辐射源方向粗略估计值作为初始聚类中心点，采用全局最大相似度即gmaxcs和全局最小距离即gm...

【专利技术属性】
技术研发人员：束锋，白家彤，张钧豪，赵怡帆，程乾坤，吴迪，刘玲玲，
申请(专利权)人：海南大学，
类型：发明
国别省市：