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1、第9期电子学报Vol.32No.92004年9月ACTAELECTRONICASINICASep.2004基于仿生模式识别和PCA/ICA的DOA估计方法安冬,王守觉(中国科学院半导体研究所神经网络实验室,北京100083)摘要:本文提出了一种基于仿生模式识别和PCA/ICA的DOA估计方法.这种方法的建模过程是用在实际环境下采集的训练样本构造人工神经网络模型,对环境的适应能力较强;且这种方法采用PCA/ICA进行特征提取,使数据得到有效压缩,可以实现系统实时处理.实验结果表明:在信噪比为20dB和0dB时,该方法的正确估计率可达100%;在信噪比降为-
2、20dB时,该方法仍有83%的可识别率.关键词:DOA估计;仿生模式识别;人工神经网络;PCA;ICA中图分类号:TNTP391.4文献标识码:A文章编号:037222112(2004)0921448204ADOAEstimationMethodBasedonBiomimeticPatternRecognitionandPCA/ICAANDong,WANGShou2jue(LabofArtificialNeuralNetworks,InstituteofSemiconductors,CAS,Beijing100083,China)Abstract:The
3、applicabilityofbiomimeticpatternrecognitiontoinformationprocessingofabstractobjectsisstudied,andthenaDOAestimationmethodbasedonbiomimeticpatternrecognitionandPCA/ICAisadvanced.Inthismethod,theoutputsignalsofan2tennaarrayarecollectedinpracticalconditionsandexpressedasfeaturevector
4、sbyusingPCA/ICA.Thesefeaturevectorsarestudiedwiththemethodofhighdimensionalgeometryandtheprincipleofbiomimeticpatternrecognition.Byusingthefeaturevectorsastrain2ingsamplesANNmodelsareconstructed.Inourexperiments,whenSNRis20dBor0dB,thecorrectestimationrateis100%;whenSNRis220dB,the
5、correctestimationrateis83%;Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodhasthegreatadvantageofpreferablerobustnessandfastcomputation.Keywords:DOAestimation;biomimeticpatternrecognition;neuralnetworks;PCA;ICA比、信号模型、传输通道等因素考虑了进去,因此可以较好的1引言解决这些问题.且这种方法在计算时采用了PCA/ICA进行特所谓DOA估计就是利用天
6、线阵列接收信号源发出的信征提取,有效的压缩了数据,计算量较小,可以实现系统实时号,运用现代信号处理方法估计出信号源所在的方位,即在信处理,从而有望应用于实际工程.号源情况未知的条件下,利用天线阵列输出(为一包含有信号现实世界中的大多数事物(包括抽象事物在内)都可以通源方位信息的复合矢量信号)估计出信号源方位.解决这个问过若干特征来描述,从而形成一个表征该事物的特征矢量,对题可以从两个角度考虑:一个角度是建立数学模型、通过解析特征矢量可以有不同的分析方法.多年来,人们多使用代数的[1～4]计算得出结果,如传统的MUSIC法、ESPRIT法等.近年来,基方法
7、对特征矢量进行分析,而王守觉院士最近提出了一[5]于这种思路的DOA估计取得了丰硕的成果,但这些理论上很种高维空间几何分析方法,并在此基础上提出了一种模式[6]好的算法大都停留在实验室仿真上,很难在实际工程中应用.识别新理论———仿生模式识别(拓扑模式识别).基于上述其根源在于以下两点:一是算法运算量大,无法实时实现;二思路本文提出了一种基于仿生模式识别和PCA/ICA的DOA是对实际应用环境的适应性差,达不到要求的性能指标.另一估计方法,其基本原理为:将包含有信号源方位信息的天线阵个解决DOA估计问题的思路是采用“软建模”、“软计算”的方列输出信号用特
8、征矢量来表征,使用高维空间几何分析方法、法,如人工神经网络、模糊集合理论、进化计
