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基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法

余白石 刁逸帆 钱良 吴云具 邵成 赵治平

数字海洋与水下攻防2023，Vol.6Issue(5)：575-582,8.
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数字海洋与水下攻防2023，Vol.6Issue(5)：575-582,8.DOI:10.19838/j.issn.2096-5753.2023.05.007

基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法

Underwater Electric Field Direction Finding Method Based on Sparse Bayesian Learning

余白石 1刁逸帆 2钱良 3吴云具 4邵成 4赵治平4

作者信息

  • 1. 上海交通大学 电子工程系,上海 220240||中国船舶集团有限公司第七一〇研究所,湖北 宜昌 443003||清江创新中心,湖北 武汉 430076
  • 2. 上海交通大学 机械系统与振动国家重点实验室,上海 220240
  • 3. 上海交通大学 电子工程系,上海 220240
  • 4. 中国船舶集团有限公司第七一〇研究所,湖北 宜昌 443003||清江创新中心,湖北 武汉 430076
  • 折叠

摘要

关键词

电场探测/水下目标/稀疏贝叶斯学习/波达方向估计

Key words

electric field detection/underwater target/sparse Bayesian learning(SBL)/direction of arrival(DOA)estimation

分类

海洋学

引用本文复制引用

余白石,刁逸帆,钱良,吴云具,邵成,赵治平..基于稀疏贝叶斯学习的水下电场测向方法[J].数字海洋与水下攻防,2023,6(5):575-582,8.

基金项目

国家重点研发计划课题"分布式电场探测方法研究"(2022YFC3104003). （2022YFC3104003）

数字海洋与水下攻防

2096-5753

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