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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波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：CN119644259B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411733912.X，技术领域涉及：G01S5/22；该发明授权一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波方法是由毕东杰;李洪;桂肃尧;李西峰;帅萍;彭礼彪;谢永乐设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波方法，涉及数据处理领域。为了解决现有技术中存在的高维音频数据处理复杂、特征提取困难以及难以在资源受限设备上实现实时处理的问题，本发明提供了一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波方法，该方法结合了潜在空间模型和核自适应滤波，既提高了特征提取能力，又保持了轻量级和在线学习的特性。本发明通过结合潜在空间模型和核自适应滤波方法，提高了特征提取能力和非线性建模能力，在复杂的混响和噪声环境下实现了更高的声源定位精度和鲁棒性。该方法具有轻量级的结构，计算复杂度低，能够在计算资源有限的设备上实现毫秒级的实时声源定位，适用于资源受限的工业应用。

本发明授权一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波方法在权利要求书中公布了：1.一种用于声源定位的潜在空间核自适应滤波方法，包括以下步骤： 步骤1.预训练阶段： 使用已知声源信号训练自动编码器，以最小化重构误差，获得能够提取声源定位关键特征的编码器；该自编码器将高维音频数据投影到低维的潜在空间，减少了数据维度；所述自编码器为编码器-解码器架构；编码器负责将输入数据压缩成低维表示，使用多个卷积层和池化层来提取特征；最终输出潜在表示u，表示压缩后的特征，解码器负责将低维表示还原为原始数据x；使用转置卷积层和卷积层来逐步恢复数据，最终输出恢复后的数据； 步骤2.训练阶段： 使用预训练好的自编码器中的编码器，将声源信号转换为潜在表示；然后，通过核函数将潜在表示映射到再生核希尔伯特空间；在再生核希尔伯特空间中，通过线性滤波建立声源信号与其位置之间的非线性关系模型，学习得到非线性关系模型参数； 所述步骤2的具体方法为： 步骤2.1.特征提取：使用预训练的编码器，将声源信号转换为潜在表示ut； 步骤2.2.核函数映射：使用核函数将潜在表示ut映射到再生核希尔伯特空间中的高维特征向量 其中，κ·表示核函数； 步骤2.3.非线性关系建模：在再生核希尔伯特空间中，通过线性滤波方法建立潜在表示与声源位置之间的非线性关系；估计声源位置： 其中，表示估计声源位置，wT表示滤波器权重； 步骤2.4.非线性关系模型参数学习，使用相应的权重更新方法学习非线性关系模型参数w； 步骤3.部署阶段： 在实际应用中，对未知声源信号进行处理；首先，使用编码器获取潜在表示，然后通过核函数映射到再生核希尔伯特空间，最后利用在训练阶段学习到的非线性关系，估计声源的位置。

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