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谱峰搜索的神经网络实现

林盛 殷勤业

林盛, 殷勤业. 谱峰搜索的神经网络实现[J]. 电子与信息学报, 1995, 17(1): 1-6.
引用本文: 林盛, 殷勤业. 谱峰搜索的神经网络实现[J]. 电子与信息学报, 1995, 17(1): 1-6.
Lin Sheng, Yin Qinye. APPROACH FOR APPROXIMATION OF SIGNAL SUBSPACE VIA NEURAL NETWORKS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1995, 17(1): 1-6.
Citation: Lin Sheng, Yin Qinye. APPROACH FOR APPROXIMATION OF SIGNAL SUBSPACE VIA NEURAL NETWORKS[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 1995, 17(1): 1-6.

谱峰搜索的神经网络实现

APPROACH FOR APPROXIMATION OF SIGNAL SUBSPACE VIA NEURAL NETWORKS

  • 摘要: 本文提出了谱峰搜索的神经网络方法,作为一个线性规划问题,通过构造适当的代价函数把谱峰搜索与Hopfield线性规划网络联系起来。网络中神经元的个数与参数空间搜索的分辨率无关,而与传感器阵列中传感器的个数成线性关系,因此神经元的个数并不要求很多,理论分析和仿真实验证明,该方法实际上与MUSIC方法或RD(实数域波达方向估计)法是等价的。
  • Schmidt R O. IEEE Trans. on AP, 1986, 34(3):276-280.[2]Kumaresan R, Tufts D W. IEEE Trans. on AES, 1983, AES-19(1):134-139.[3]Stoica P, Nehorai A. IEEE Trans. on ASSP, 1989, ASSP-37(5):720-741.[4]Stoics, P, Nehorai A. MUSIC, Maximum Likelihood anti Cramer-Pao Bound: Further Results and Comparison. IEEE Proc. ASSP, Glasgow: 1989, 2605-2608.[5]Kung S Y, Diamantaras K I. A Neural Network Learning Algorithm for Adaptive Principal[6]Component Extraction (APEX). Proc. ICASSP, Albuquerque, New Mexico: 1990, 861-864.[7]Lin Sheng, Yin Qinye, Adaptive Principal Component Analysts via Neural Networks. IEEE International Conference on Signal Processing, China, 1993, 1224-1227.[8]Jha S, Durrani T. IEEE Trans. on SMC. 1991, SMC-21(5):1192-1201.[9]Lin Sheng, Yin Qinpe. Performance Analysis of Hopfield Neural Networks for DOA Fstimation. IEEE Proc. ISCAS, London: May 1994.[10][9][11]Lin Sheng, Yin Qinye. Bearing Estimation Without Using Complex Transform. IEEE Proe. ISCAS, Chicago: May 1993.[12]Tank D W, Hopfield J J. IEEE Trans. on CAS, 1986, CAS-33(5):533-541.[13]杨宗凯,殷勤业,邹理和.电路与系统学报,1990,2(2): 97-107.
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出版历程
  • 收稿日期:  1994-02-01
  • 修回日期:  1994-07-12
  • 刊出日期:  1995-01-19

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