基于卷积神经网络的混合源定位方法

1.一种基于卷积神经网络的混合源定位方法，其特征在于，具体包括下述步骤：第一步，利用雷达天线阵列得到混合源相位差矩阵；第二步，将混合源相位差矩阵的信息输入第一卷积神经网络，计算混合源的波达方向；第三步，利用第一卷积神经网络的输出信息，将混合源相位差矩阵信息中包含的波达方向参数除去，并输入至自动编码器；通过自动编码器计算，得到自动编码器输出如下：如果混合源为近场源，则自动编码器的输出等于输入；如果混合源为远场源，则自动编码器的输出全部为0：第四步，将自动编码器的输出，输入至第二卷积神经网络，对混合源进行识别并计算近场源的距离；对第二卷积神经网络的输出进行判断，得到混合源定位结果。 2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的混合源定位方法，其特征在于，第一卷积神经网络的输入是混合源相位差矩阵的上半副对角线元素。 3.根据权利要求2所述的基于卷积神经网络的混合源定位方法，其特征在于，雷达天线阵列优选两级嵌套对称线阵。 4.一种基于卷积神经网络的混合源定位系统，其特征在于，采用权利要求1至3所述技术方案之一的基于卷积神经网络的混合源定位方法。