基于深度特征融合提取网络的三维近场源定位方法

本发明公开了一种基于深度特征融合提取网络的三维近场源定位方法，旨在提高近场源定位的准确性和鲁棒性；该方法通过构建深度特征融合提取网络，将近场源参数估计问题转化为多任务学习问题，利用多输入多输出的神经网络架构，实现对近场源发射信号与X轴、Y轴夹角及与参考阵元距离的多任务联合估计；网络通过特征融合、提取和输出分支，有效融合和提取关键特征，并通过训练与验证优化网络性能；优点是该方法不依赖于复杂的信号模型，适用于信号模型复杂或不确定的情况，能展现出良好的泛化能力和鲁棒性。