买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军网络空间部队信息工程大学申请的专利一种基于虚拟阵列插值的稀疏低秩分解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：CN119001593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411086088.3，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权一种基于虚拟阵列插值的稀疏低秩分解DOA估计方法是由王建辉;杨佑禛;崔维嘉;张剑;巴斌;张艳语;张晋;菅春晓;胡南设计研发完成，并于2024-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟阵列插值的稀疏低秩分解DOA估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理技术领域，特别涉及一种基于虚拟阵列插值的稀疏低秩分解DOA估计方法，建立接收信号模型；计算接收信号模型的采样协方差矩阵，并对采样协方差矩阵进行矢量化操作，由于虚拟阵列存在孔洞为一个非均匀虚拟阵列，在虚拟阵列的孔洞位置处插入虚拟传感器，形成虚拟均匀阵列对虚拟均匀阵列接收信号模型重构为Toeplitz矩阵，并进行低秩和稀疏矩阵分解为信号协方差矩阵和噪声协方差矩阵；利用低秩矩阵恢复理论重构信号协方差矩阵，恢复得到期望信号协方差矩阵，利用MUSIC算法将其进行特征分解，并估计出目标DOA。本发明充分利用了全部虚拟阵元信息，避免信息缺失造成的DOA估计不准确。

本发明授权一种基于虚拟阵列插值的稀疏低秩分解DOA估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟阵列插值的稀疏低秩分解DOA估计方法，其特征在于，包含： 步骤1、建立接收信号模型； 步骤2、计算接收信号模型的采样协方差矩阵，并对采样协方差矩阵进行矢量化操作，由于虚拟阵列存在孔洞为一个非均匀虚拟阵列，在虚拟阵列的孔洞位置处插入虚拟传感器，形成虚拟均匀阵列 步骤3、对虚拟均匀阵列接收信号模型重构为Toeplitz矩阵，并将Toeplitz矩阵分解为信号协方差矩阵和噪声协方差矩阵： 其中，I为Lsub×Lsub的单位矩阵，通常情况下，信源数远小于阵元数，则可得rankRs＝K≤Lsub，即信号协方差矩阵Rs具有低秩特性；噪声协方差矩阵Rn为除对角线元素非零，其余元素均为零的满秩矩阵，即噪声协方差矩阵Rn具有稀疏特性，基于此，利用低秩矩阵恢复理论重构信号协方差矩阵； 步骤4、利用低秩矩阵恢复理论重构信号协方差矩阵，恢复得到期望信号协方差矩阵，利用MUSIC算法将其进行特征分解，并估计出目标DOA；其中利用低秩矩阵恢复理论重构信号协方差矩阵包含： 基于期望信号协方差矩阵Ts和期望噪声协方差矩阵Tn的低秩及稀疏特性构建如下优化问题： subjecttoRT＝CoTs+Tn Ts≥0,Tn∈D+ 其中，rank·为矩阵的秩，||·||0为l0范数，λ为平衡l0范数和误差的正则化参数，C为一个与矩阵RT维度相同的二进制矩阵，其在RT非零位置上的值为1，其余位置均为0，D+为半正定对角矩阵；Ts是一个满足厄米特托普利兹结构的矩阵； 由于秩最小化问题和l0范数均为难以解决的NP问题，将上式凸松弛为以下形式： subjecttoTs≥0,Tn∈D+ 其中，tr·为矩阵的迹，即可恢复出期望信号协方差矩阵Ts。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军网络空间部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。