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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利基于多传感器数据融合的智能水声信号处理系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120180200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510652324.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于多传感器数据融合的智能水声信号处理系统及方法是由吕志超;邢学飞;杜立彬;于菲;刘铭扬;王刚;吕晨龙设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器数据融合的智能水声信号处理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多传感器数据融合的智能水声信号处理系统及方法，属于水下信号处理领域，通过多个传感器采集水下目标的水声信号、线加速度和角速度等信息并输出连续的模拟信号，然后传输至信号调理模块根据目标强度动态调整增益，并输出放大后的差分信号至模数转换模块，通过24位Δ‑ΣADC进行高精度数字化并输出数字信号至主控单元，主控单元进行多传感器数据融合和目标方位计算；最后主控单元通过RS485总线将水声信号和设备姿态信息数据上传至上位机进行人机交互。本方案基于多传感器数据融合，能够在动态水下环境中实现高精度目标探测与定位，具有广泛的推广及应用价值。

本发明授权基于多传感器数据融合的智能水声信号处理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器数据融合的智能水声信号处理系统，其特征在于，包括主控单元，以及与主控单元相连的数据处理模块和多传感器模块，所述多传感器模块包括水听器、水下加速度传感器、姿态传感器和温度传感器，分别对应的采集水声信号、线加速度信号、角速度信号和温度信号； 所述数据处理模块包括信号调理模块和模数转换模块，经过信号调理模块对传感器模块采集的模拟信号进行放大与调理，放大与调理后的信号送往模数转换模块进行数字化； 所述主控单元包括数据融合模块、方位计算模块和校准模块，数据融合模块接收数据处理模块的输出信息进行数据融合，并将数据融合结果输入方位计算模块，结合Eigen-AMVDR算法进行波束形成与目标方向估计，最终输出目标方位角与运动状态参数，结合校准模块确保输出精度； 所述数据融合模块进行融合处理时包括惯性数据融合与水声信号融合，具体的： 惯性数据融合：首先融合线加速度与角速度信号，采用互补滤波方法解算当前姿态角；基于当前姿态角构建旋转矩阵对线加速度信号进行姿态补偿；结合动态权重分配进行加权融合，计算多通道加权平均值作为融合结果；最后将经修正后的线加速度数据进行合成； 水声信号融合：利用旋转矩阵对其接收方向进行实时校正，校正后的水声信号在统一时间戳与姿态参考下与经惯性数据融合后的数据同步封装，进入方位计算模块； 所述方位计算模块针对接收的信号构建协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征分解，得到特征值和特征向量；特征值大的特征向量对应于信号子空间，而特征值小的特征向量对应于噪声子空间，利用特征向量将接收信号投影到信号子空间和噪声子空间，以分离出信号和噪声成分； 在信号子空间中应用Eigen-AMVDR算法，计算最优权重向量W，使得在目标方向上的增益最大，同时抑制其他方向的干扰和噪声，具体的： （1）从数据融合模块获得融合之后的线加速度、角速度及水声信号数据，按照预定义时间窗构造样本数据，利用采样数据计算协方差矩阵Ri，然后对协方差矩阵Ri进行特征值分解，提取信号的主要分量，得到信号子空间和噪声子空间的分布情况； （2）融合多个通道之间的二阶统计量，并据此设计加权融合式功率谱： ； 其中，表示第j通道在方向上的功率响应函数，权值则由各通道信号能量与其统计特性决定，通过加权融合多个通道的信息，计算综合的波束指向响应； （3）在设定的角度范围内遍历，对每个角度计算上述功率谱，将结果绘图即可形成波束图，将前述信号子空间中的信息与加权融合式功率谱进行加权融合； 具体来说：定义一个增强波束函数： ； 其中，是期望方向上的导向矢量，为的共轭转置； （4）实际得到的看作是真实目标方位分布与一个点扩散函数PSF的卷积结果，即： ； 利用解卷积算法对进行迭代处理，求解出目标分布，迭代更新公式为： ； 其中，由初始化，为的翻转版本； 最终的目标方向估计即为迭代过程收敛后的输出结果： ； 其中，K为迭代终止条件满足时的步数，通过迭代更新，最终使得估计的目标方位在正确的方向上形成清晰的峰值，从而精准确定目标方位； 所述主控单元通过通信模块与上位机相连，以实现数据传输和远程监控。

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