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摘要
本发明公开了一种相位增强的米波雷达目标低仰角DOA估计方法,该方法包括对输入数据集进行归一化处理；将归一化的输入数据集输入至神经网络模型得到网络输出数据集；根据网络输出数据集、标签数据集构建目标函数,对目标函数进行反向传输,且更新神经网络模型的网络参数集；根据网络参数集对测试数据集进行增强得到新的数据协方差矩阵,根据新的数据协方差矩阵得到新的测试数据集；对新的测试数据集进行DOA估计得到目标的仰角。本发明提供的DOA估计方法,其神经网络模型是根据实际场景构建的,有效地解决了物理驱动DOA估计中存在的实际信号模型与理想的远场平面波模型失配问题,从而使得DOA估计精度更高。
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