基于空间特征反馈的多层级卷积神经网络DOA估计方法

本发明公开了一种基于空间特征反馈的多层级卷积神经网络DOA估计方法，首先计算接收到的信号的协方差矩阵，然后将协方差矩阵分解为实部和虚部两个通道输入到多层DOA估计模型中，得到最终的到达角度估计值；所述多层DOA估计模型包括依次设置的L个分类层，其中第一个分类层中为粗分类模块，其它分类层中各有一个精细分类模块；包含所述精细分类模块的分类层的数量由估计分辨率决定。本发明通过逐层细化DOA估计范围的方式来提高分辨率、满足估计要求，避免了过细划分而导致的高复杂度问题，降低了计算成本，同时还具有逼近能力强、收敛速度快等优点。