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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D-DOA估计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：CN119780827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411940534.2，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D-DOA估计方法是由吉玲;张清河;张磊;文方青设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D-DOA估计方法在说明书摘要公布了：本申请提供基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D‑DOA估计方法，包括：利用电磁矢量传感器接收来自空间信号源的入射信号，入射信号撞击到电磁矢量传感器产生接收信号，对接收信号进行预处理；从协方差矩阵中提取上三角部分的特征向量，因为这部分包含了关于入射信号方向的足量信息，并且消除了冗余或无关信息；使用Min‑Max缩放对提取的特征向量进行归一化处理，分离协方差矩阵的实部和虚部并将其组成方向图像；构建包含若干个卷积层和全连接层的卷积神经网络模型，将方向图像作为输入数据，训练卷积神经网络模型，直到损失函数达到预定阈值；利用训练好的卷积神经网络模型对新的电磁波信号数据进行2D‑DOA估计，输出信号源的方位角和俯仰角的高精度估计结果。

本发明授权基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D-DOA估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的电磁矢量传感器2D-DOA估计方法，其特征是：包括以下步骤： S1、利用电磁矢量传感器接收来自空间信号源的入射信号，入射信号撞击到电磁矢量传感器产生接收信号，对接收信号进行预处理； 电磁矢量传感器接收到的数据先进行数据压缩，并将其转换为神经网络可用的数据，信号的协方差矩阵抑制加性高斯白噪声，快拍数越长，协方差矩阵越精确，协方差矩阵定义为： 其中，R表示接收信号的协方差矩阵，y表示接收信号，a为接收信号的阵列流形，x表示入射信号，n表示噪声，H表示复共轭转置，δ和δs为噪音水平，I为单位向量，aaH是唯一能确定DOA的数据特征； S2、从协方差矩阵中提取上三角部分的特征向量，因为这部分包含了关于入射信号方向的足量信息，并且消除了冗余或无关信息； S3、使用Min-Max缩放对步骤S2中提取的特征向量进行归一化处理，分离协方差矩阵的实部和虚部并将其组成方向图像； S4、构建包含若干个卷积层和全连接层的卷积神经网络模型，将步骤S3中得到的方向图像作为输入数据，训练卷积神经网络模型，直到损失函数达到预定阈值； S5、利用训练好的卷积神经网络模型对新的电磁波信号数据进行2D-DOA估计，输出空间信号源的方位角和俯仰角估计结果。

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