基于多标签条件生成对抗网络稀疏重构的互质相控阵列DoA估计方法

本发明涉及一种基于多标签条件生成对抗网络稀疏重构的互质相控阵列DoA估计方法，属于计算机人工智能领域。首先进行数据预处理，将归一化互质阵列协方差矩阵的实部和虚部数据作为生成器的特征输入，同时将待重构的均匀阵列的协方差矩阵作为生成器特征输出；最后，对生成的均匀阵列协方差应用旋转不变性的信号参数估计技术来获得目标信号的DoA估计。仿真实验表明，mcGAN能有效控制目标模式的生成，避免了模式错配或模式崩溃，并且生成器具有较好的泛化能力。基于重构数据，mcGAN‑ESPRIT能快速、准确地获得目标信号的DoA估计，特别是对空间对紧邻信号有较好的空间辨识能力，从而验证了所提算法的有效性和精确性。