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异构混合大规模 MIMO 接收机中被动 DOA 估计器的多模态深度学习协同学习框架
在本研究中，我们提出了一种新型的异构混合 MIMO 接收器结构（$ m {H}^2$AD-FD），并开发了相应的多模态学习框架，旨在提高到达角（DOA）估计的准确性并降低聚类复杂度。实验结果表明，我们提出的四种方法在信噪比（SNR）> 0
PDF2 months ago
深度学习辅助下的鲁棒稀疏阵列雷达
本文针对稀疏阵列感测器失效问题，在神经网络和数据驱动方法中使用两种机器学习方法以提高 MRA 的性能，实验结果表明两种方法均可显著改善阵列的性能。
PDFa year ago
MM通过模拟大型天线阵列实现 MIMO 雷达系统中的 DOA 估计的深度学习
本文提出了一种基于 MUSIC 算法的方向估计策略，利用小型天线阵列通过深度学习来重构虚拟大型天线阵列信号。该策略不仅比直接将进入信号插入 MUSIC 的性能显着提高，而且在高角度范围和低测试 SNR 值时，性能也比直接使用实际的大型天线阵
PDF4 years ago
利用 SRP-PHAT 和 3D 卷积神经网络实现的鲁棒声源跟踪
本文基于 SRP-PHAT 算法和三维卷积神经网络，提出了一种基于单声源的 DOA 估计和跟踪系统，具有较好的实时性和对高混响环境的鲁棒性。
PDF4 years ago
DeepMUSIC: 深度学习的多信号分类
该论文提出了一个用于方位角估计的深度学习框架，称为 DeepMUSIC，该框架使用多个卷积神经网络来学习角度子区域的 MUSIC 谱，并显示出比 DL 和非 DL 技术更高的精度和更少的计算复杂度。
PDF5 years ago
使用卷积循环神经网络进行声音事件定位和重叠源检测
本研究提出了一种卷积循环神经网络，用于在三维空间中联合定位和检测多个重叠声音事件。该方法能够有效地估计声音事件的位置和检测每个时间帧中所有声音事件类的活动，并且避免了特征提取方面的任何限制。
PDF6 years ago
基于迭代稀疏渐近最小方差的阵列处理方法
本文提出了一系列基于渐近最小方差（AMV）标准的迭代式稀疏渐近最小方差（SAMV）方法，用于阵列处理应用中。通过假设在方向估计问题中有大量的快照，所提出的迭代 AMV 方法联合估计了信号功率和噪声方差，证明了它与最大似然（ML）估计器相一致
PDF6 years ago
利用卷积神经网络和噪声信号训练进行宽带 DOA 估计
采用卷积神经网络（CNN）的分类方法进行宽带 DOA 估计，其中利用接收到的麦克风信号的短时傅里叶变换系数的相位部分直接输入 CNN，并在训练期间学习 DOA 估计所需的特征。
PDF7 years ago