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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于平行因子的高精度时延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：CN114910863B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202210441441.X，技术领域涉及：G01S5/00；该发明授权一种基于平行因子的高精度时延估计方法是由李营营;李建峰;江航;余莲杰设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于平行因子的高精度时延估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于平行因子的高精度时延估计方法，首先，利用L个监测节点接收辐射信号，并对接收到的信号进行傅里叶变换；其次，抽取非零频段信号，并融合各个监测节点频域数据构造三线性模型；然后，采用平行因子方法，通过三线性交替最小二乘法进行分解迭代，得到频域时延估计矩阵；最后，通过归一化方法消除尺度模糊，利用时延矩阵的范德蒙特征进行时延估计。本发明方法相比于传统方法，能够获得精度更高的时延估计，有效提高了定位精度；无需谱峰搜索过程，计算复杂度相对较低；将多个节点频域数据信息相融合，可同时获得多个时延估计，无需分节点处理，具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于平行因子的高精度时延估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平行因子的高精度时延估计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，在L个位置已知的监测节点接收辐射源信号，并对接收到的信号进行傅里叶变换，L为预设的基站数量阈值； 步骤1.1，在L个位置已知的监测节点接收辐射源信号，第l个监测节点的接收信号xlt＝αlskt-τl+nlt，其中，1≤l≤L，skt表示第k段接收到的辐射源信号，1≤k≤K，K为预设的辐射源信号段数阈值，αl和τl分别表示辐射源信号到达第l个监测节点的路径衰减因子和时延，nlt为相互独立的零均值加性高斯白噪声，信号与噪声之间互不相关； 步骤1.2，对接收到的信号进行傅里叶变换，得到L个监测节点的时域输出矩阵，其中，第l个监测节点的时域输出矩阵形式为 式中，xlt为第l个监测节点的接收信号，FH为逆傅里叶变换矩阵，xlω为xlt的傅里叶变换形式，αl和τl分别表示辐射源信号到达第l个监测节点的路径衰减因子和时延，[Skω1...SkωN]T和[Nω1...NωN]T分别表示skt和nlt的傅里叶变换形式，其中ωn为第n个频率点，1≤n≤N，N为采样点数； 步骤2，抽取非零频段信号，并融合各个监测节点的频域数据构建三线性模型； 步骤2.1，对L个监测节点的时域输出矩阵按照频段w＝[ωc1,...,ωcP]T进行抽取： 其中，是傅里叶逆变换矩阵FH中按照频段w＝[ωc1,...,ωcP]T进行的列抽取，[Skωc1...SkωcP]T和[Nωc1...NωcP]T分别表示[Skω1...SkωN]T和[Nω1...NωN]T按照频段w＝[ωc1,...,ωcP]T进行的行抽取，其中ωcp为第p个频率点，1≤p≤P，P为抽取的频点数； 步骤2.2，定义第l个节点的时延向量为则L个节点的时延矩阵为 不考虑噪声影响时，则监测节点l的接收信号为Xl＝FcHdiaghlST＝FcHDlHST 其中， 为收集K段辐射源信号的信源矩阵，为第k段辐射信号按照频段w＝[ωc1,...,ωcP]T抽取的非零向量；Xl为第l个监测节点的接收信号矩阵，是傅里叶逆变换矩阵FH中按照频段w＝[ωc1,...,ωcP]T进行的列抽取；联合L个节点的接收信号矩阵，构造三维矩阵： 其中，X为包含L个监测节点的接收信号三维矩阵，则构造平行因子三线性模型： 其中，xn,k,l是三维矩阵X中第n,k,l个元素，fn,p是矩阵FcH中第n,p个元素，sk,p是矩阵S中第k,p个元素，hl,p是矩阵H中第l,p个元素； 步骤3，采用平行因子方法，通过三线性交替最小二乘法进行分解迭代，得到频域时延估计矩阵； 步骤4，通过归一化方法消除尺度模糊，利用时延矩阵的范德蒙特征进行时延估计。

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