一种基于机器学习的信号来源方向定位方法

本发明公开了一种基于机器学习的信号来源方向定位方法，属于信号源定位技术领域，该方法如下：根据信噪比SNR确定方向X,Y,Z通道数据的峰值点，选取天线阵列信号中有效脉冲信号，选取三个通道脉冲信号，进行数据清洗、特征降维、特征提取，提高了随机森林模型训练速度和模型预测准确性，在相同时间窗口内进行信号特征提取满足时间同时性。训练随机森林模型预测信号来源方向，预测单个天线预测信号来源方向，最后采用投票法计算阵列天线预测结果，输出阵列天线预测结果。本发明解决了传统测向方法对各种误差适应能力不足的缺陷，实现了近实时估计，并增强了低信噪比适应能力和空间角度分辨能力，同时具有抗环境干扰、抗低信噪比环境等优点。