【摘 要】
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该学位论文针对波达方向估计技术实用化所面临的几个有待解决的问题进行研究,研究的重点在于如何减小算法的运算量、增强算法对环境的适应性两个方面.该论文首先针对波达方向
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该学位论文针对波达方向估计技术实用化所面临的几个有待解决的问题进行研究,研究的重点在于如何减小算法的运算量、增强算法对环境的适应性两个方面.该论文首先针对波达方向估计中,最常用的MUSIC类方法实用化所面临的几个关键性问题进行研究,取得了一些初步的成果：（1）对信源数估计问题进行了研究,引入感知器网络,将信源数估计问题转化成一个模式分类问题来解决.对数据进行适当的预处理,利用神经网络良好的学习能力和自适应能力,取得了比现有方法更好的性能.（2）对常用的空域平滑和空域滤波去相关方法进行分析,使用改进算法提高其性能和运算速度,取得了较好的效果.（3）对阵列协方差矩阵进行特征分解,讨论了它的构成、信号与噪声子空间的关系及以此为基础的MUSIC算法,并针对MUSIC算法谱峰搜索计算量大的缺点,使用改进算法：Root-MUSIC算法提高其性能和运算速度,取得了较好的效果.然后,针对现实世界的非线性、非平稳、非结构特性提出了一种基于人工神经网络的空间信号源方向估计方法.最后对实际中常用的单通道相关干涉测向法作了一些改进.
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