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龙图腾网获悉上海船舶电子设备研究所(中国船舶集团有限公司第七二六研究所)申请的专利提高矢量水听器方位估计能力的目标线谱提取方法及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：CN119986615B 。

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：202411902848.3，技术领域涉及：G01S7/539；该发明授权提高矢量水听器方位估计能力的目标线谱提取方法及系统是由傅安;刘亮;张昌;刘锦剑;王振设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本提高矢量水听器方位估计能力的目标线谱提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种提高矢量水听器方位估计能力的目标线谱提取方法及系统，方法包括步骤S1：获取矢量水听器数据并进行归一化处理；所述矢量水听器数据包括标量通道数据；步骤S2：基于矢量水听器数据，获得高阶时间间隙性特征，提取目标线谱；步骤S3：对目标线谱计算谱强度，得到目标方位。本发明利用信号的时频图像有效的空间纹理信息获得高阶时间间隙性特征，提取目标线谱后，剔除干扰线谱或降低干扰线谱的谱强度，再利用加权直方图统计法，突出目标强线谱的作用，降低干扰线谱的影响，提高了方位估计能力。

本发明授权提高矢量水听器方位估计能力的目标线谱提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种提高矢量水听器方位估计能力的目标线谱提取方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取矢量水听器数据并进行归一化处理； 所述矢量水听器数据包括标量通道数据； 步骤S2：基于矢量水听器数据，获得高阶时间间隙性特征，提取目标线谱； 步骤S3：对目标线谱计算谱强度，得到目标方位； 若能够利用专家经验提取一段当前环境声纳图像数据库中无目标线谱、只含有背景的数据，则选择使用基于背景学习的高阶时间间隙性特征提取方法； 若无法利用专家经验提取一段当前环境声纳图像数据库中无威胁目标、只含有包含干扰和目标同时具备的数据，则选择使用无先验知识的积分累积高阶时间间隙性特征提取； 基于背景学习的高阶时间间隙性特征提取过程包括： 在数据库中选定d秒内无目标的背景数据的均值U，d秒内m组数据： 选取当前时刻前t秒时间步长内n组数据，分别与U求差值后处理： 其中，k表示阶数； 无先验知识的积分累积高阶时间间隙性特征提取过程包括： 选取当前时刻s秒前，时间步长内n-m组数据历史均值U： 其中，n为目前设备存储的所有的数据； 选取t秒做为时间布长，当前时刻前t秒内v组数据，分别与U求差值后处理： 所述步骤S3包括对利用高阶时间间隙性剔除干扰线谱后的信号线谱计算谱强度，利用声能流按谱强度加权的方式统计加权直方图法，拟合后曲线的尖峰即为目标方位。

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上海船舶电子设备研究所(中国船舶集团有限公司第七二六研究所)，其通讯地址为：201100 上海市闵行区金都路5200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”。

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