基于无监督学习的均匀圆阵二维测向方法

来源：系统工程与电子技术杂志2026年第2期北京时间：

作者：吴双, 蒲泓宇, 付泰, 罗太元

单位：成都流体动力创新中心，四川 成都 610031

摘要：为解决均匀圆阵二维超分辨测向问题，提出一种基于无监督深度神经网络的测向框架。首先，将二维波达方向估计问题转化为稀疏功率谱重构，采用深度神经网络建立空域协方差向量到二维稀疏谱的端到端映射。进一步，通过构造稀疏特征约束的损失函数，实现无监督模式下二维稀疏谱的空间结构特征学习。网络训练完成后，通过对网络输出进行聚类后处理获得二维角度的准确估计。仿真表明，所提方法在二维方向上实现了准确的角度估计，对未知场景具有较好的泛化性和鲁棒性，并且在低信噪比和小快拍数的情况下具有较高的估计精度。

关键词：均匀圆阵,超分辨二维测向,深度神经网络,无监督学习