摘要：相比于常规的“参数估计+位置解算”两步定位模式,直接定位(DPD)算法具有定位精度高、分辨能力强等诸多优势.但是,DPD算法的性能受到阵列模型误差的影响.本文通过一阶Taylor级数展开,定量推导出模型误差条件下基于多重信号分类直接定位算法(MUSIC-DPD)的定位误差,从定位误差的表达式中可以发现辐射源的真实位置和MUSIC-DPD所得的有偏位置估计之间存在一种非线性关系,但这关系在实际条件下无法精确表示.为此,本文提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的直接定位偏差修正方法,该方法能够直接学习由阵列模型误差引起的定位偏差的规律,有效地修正由阵列模型误差导致的直接定位偏差.