基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D-DOA估计方法

本申请提供基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D‑DOA估计方法，包括：利用电磁矢量传感器接收来自空间信号源的入射信号，入射信号撞击到电磁矢量传感器产生接收信号，对接收信号进行预处理；从协方差矩阵中提取上三角部分的特征向量，因为这部分包含了关于入射信号方向的足量信息，并且消除了冗余或无关信息；使用Min‑Max缩放对提取的特征向量进行归一化处理，分离协方差矩阵的实部和虚部并将其组成方向图像；构建包含若干个卷积层和全连接层的卷积神经网络模型，将方向图像作为输入数据，训练卷积神经网络模型，直到损失函数达到预定阈值；利用训练好的卷积神经网络模型对新的电磁波信号数据进行2D‑DOA估计，输出信号源的方位角和俯仰角的高精度估计结果。