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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统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：CN115186595B 。

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：202210896749.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统是由汪涛;赵德鑫;刘峰;孟路稳设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统，属于信号源检测技术领域。所述方法包括：步骤S1、利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵列信号样本数据，M和K均为正整数；步骤S2、将所述K组宽带阵列信号样本数据的每一组都按照预定比例划分为训练集和测试集，对所述训练集中的宽带阵列信号样本数据通过求取不同频点上的协方差矩阵来确定对应的特征矩阵，共得到K组特征矩阵；步骤S3、基于所述K组特征矩阵，训练深度卷积神经网络模型，经训练的深度卷积神经网络模型用于检测所述测试集中的宽带阵列信号样本数据中包含的宽带阵列信号源的数量。

本发明授权一种宽带阵列信号源数量检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种宽带阵列信号源数量检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1、利用由M个宽带信号测量传感器组成的宽带阵列模型，通过接收K组宽带阵列信号源的发射信号，来构建K组宽带阵列信号样本数据，M和K均为正整数； 步骤S2、将所述K组宽带阵列信号样本数据的每一组都按照预定比例划分为训练集和测试集，对所述训练集中的宽带阵列信号样本数据通过求取不同频点上的协方差矩阵来确定对应的特征矩阵，共得到K组特征矩阵； 步骤S3、基于所述K组特征矩阵，训练深度卷积神经网络模型，经训练的深度卷积神经网络模型用于检测所述测试集中的宽带阵列信号样本数据中包含的宽带阵列信号源的数量； 其中，所述K组宽带阵列信号源中的信号源数量互不相同，并且其中一组宽带阵列信号源的信号源数量为零，其他组宽带阵列信号源的信号源数量为区间[1,D]上任意选取的正整数，D表征所述宽带阵列信号源中信号源数量的最大值； 其中，所述步骤S1具体包括： S1-1、从所述宽带阵列模型中包含的M个宽带信号测量传感器中选取位于中心位置的1个宽带信号测量传感器作为目标传感器； S1-2、对宽带阵列信号源数量不为零的K-1组宽带阵列信号源中的每一组，均执行以下过程： i组内的各个宽带阵列信号源向所述目标传感器所在的方位发送所述发射信号； ii所述发射信号被所述M个宽带信号测量传感器捕获，通过整合M个经捕获的信号，形成当前宽带阵列信号源的宽带阵列信号样本数据； S1-3、对所述宽带阵列信号源数量为零的宽带阵列信号源，直接将所述M个宽带信号测量传感器捕获到的噪声信号进行整合，作为所述宽带阵列信号源数量为零时的宽带阵列信号样本数据； 其中，测量传感器的坐标为xm,ym，m＝1，2，3，…，M，表示m个传感器，M表示传感器的数量最大值；Q个信号源Sqfj入射至阵列，q＝1，2，3，…，Q，第q个信号源的入射方向为表示方位角，θ表示俯仰角，则宽带阵列信号表示为： 其中：Xfj表示阵列接收的数据；Sqfj表示第q个信号源的第j个频点数据；表示第q个信号源在第j个频点上的方向矢量；表示每个辐射源的入射方向；c表示信号传播速度；[N1fj；N2fj；N3fj；…；N7fj]表示噪声； 设置不同数目的信号源和不同的信噪比，随机设置信号入射方向，从而得到不同信号源数目情况下的宽带阵列信号样本数据，并带有标注。

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