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龙图腾网获悉青岛理工大学申请的专利一种基于互质阵的无网格相干信号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：CN117452319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311139772.9，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权一种基于互质阵的无网格相干信号DOA估计方法是由侯玉君;王绪虎;金序;王辛杰;冯秋霞;陈建军设计研发完成，并于2023-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互质阵的无网格相干信号DOA估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于互质阵的无网格相干信号DOA估计方法。本专利方法首先对阵列接收数据协方差矩阵对角线元素取均值，根据其均值进行Toeplitz矩阵重构，并利用其Toeplitz结构进行低秩矩阵重构，然后通过半正定矩阵的迹范数来放松非凸低秩矩阵重构问题，利用凸优化CVX工具箱求解得到秩恢复矩阵，最后，结合ESPRIT算法进行DOA估计。与传统方法相比，本专利方法无需进行网格划分，解相干能力更强，在低信噪比、少快拍以及信号入射角度间隔较小的情况下可以准确对相干信号进行方位估计，在海洋观测的潜标或者移动观测平台中具有重要的应用价值。

本发明授权一种基于互质阵的无网格相干信号DOA估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于互质阵的无网格相干信号DOA估计方法，其特征在于：DOA估计方法包括如下步骤： 步骤一、将由两个子阵构成的L元互质阵列接收数据表示为xt＝Ast+nt，其中，子阵1由M个阵元组成，阵元间距为Nd，子阵2由N个阵元组成，阵元间距为Md，M和N为一对互质数，d为信号波长λ的一半，L＝M+N-1，xt＝[x1t,x2t,…,xLt]T为阵列接收数据矩阵，A＝[aθ1,aθ2,…,aθK]为阵列流型矩阵，表示阵列导向矢量，表示互质阵列中阵元位置索引序号所构成的集合，θk表示入射信号的方位角，k＝1,2,…,K，K表示入射信号的个数，st＝[s1t,s2t,…,sKt]T为阵列接收的入射信号矢量，nt＝[n1t,n2t,…,nLt]T为阵列接收的高斯白噪声，t＝1,2,…,T，表示阵列数据的采样索引，式中上标“T”表示矩阵转置； 步骤二、根据公式计算互质阵列接收数据xt协方差矩阵的估计值，式中上标“H”表示矩阵的共轭转置； 步骤三、根据公式和rl＝r*-l，l＝0,1,…,L-1求取协方差矩阵的下三角部分对角线元素平均值，并构造拓普利兹矩阵其中，Γu为阵列接收的信号矢量构造的拓普利兹矩阵，u＝[u1,u2,…,uL]T为Γu的第一列，Nn为阵列接收的噪声矢量构造的拓普利兹矩阵，上标“*”表示取复共轭； 步骤四、根据公式计算矩阵W，并计算 步骤五、设置L×Q维矩阵G，其中，Q＝MN-N+1，矩阵G的第l行只有集合中元素对应位置为1，其他位置全为0； 步骤六、通过CVX凸优化工具箱对最小化问题s.t.Γu≥0求解，得到秩恢复后的Q×Q维新协方差矩阵Γu，其中，λ0是用户定义的正则化参数； 步骤七、根据公式对新协方差矩阵Γu进行特征值分解，Λs为新协方差矩阵Γu的K个大特征值对应的对角矩阵，Us为其对应的信号子空间，Λn为新协方差矩阵Γu剩余的小特征值对应的对角矩阵，Un为其对应的噪声子空间； 步骤八、对信号子空间Us划分为两部分其中，Us1由信号子空间Us的前Q-1行组成，Us2由信号子空间Us的后Q-1行组成； 步骤九、根据公式计算矩阵F； 步骤十、对矩阵F进行特征值分解得到K个大特征值 步骤十一、根据公式计算相干信号的DOA估计值。

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