西北工业大学杨杰获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种阵形畸变被动合成孔径声纳的贝叶斯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：CN117849706B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202410050090.9，技术领域涉及：G01S3/802；该发明授权一种阵形畸变被动合成孔径声纳的贝叶斯DOA估计方法是由杨杰;杨益新设计研发完成，并于2024-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种阵形畸变被动合成孔径声纳的贝叶斯DOA估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种阵形畸变被动合成孔径声纳的贝叶斯DOA估计方法，属于信号处理技术领域。包括：对阵列观测数据进行分层概率建模，该模型对信号向量施加二值先验分布，以包含稀疏诱导特性；采用变分贝叶斯方法迭代最大化阵形畸变参数和隐变量的边缘似然函数的下界；利用估计出的后验分布对各未知参数进行迭代更新；根据最优估计结果绘制空间谱图，根据峰值确定各DOA。本发明方法解决了传统被动合成孔径测向算法无法估计随机信源方位以及对阵形畸变敏感的问题。
本发明授权一种阵形畸变被动合成孔径声纳的贝叶斯DOA估计方法在权利要求书中公布了：1.一种阵形畸变被动合成孔径声纳的贝叶斯DOA估计方法，其特征在于，采用N阵元的拖曳线列阵接收K个入射声源，包括： S1：根据入射信号方位、入射信号的复振幅向量、阵元连线与基准线的夹角，得到拖曳阵列的观测数据； S2：定义空域过完备阵列流形矩阵，根据空域过完备阵列流形矩阵将观测数据转换为稀疏信号模型； S3：针对稀疏信号模型中的各隐变量进行分层概率建模，使得稀疏重构问题转化为l0范数优化问题； S4：采用变分EM算法对分层概率模型中各隐变量的后验分布和各模型参数的最大似然估计值进行迭代更新； S5：以观测空间网格点为横坐标，以迭代后的稀疏信号的均值向量为纵坐标，绘制空域幅度谱图，从幅度谱图中按照幅值从大到小的顺序得到前K个峰值，所述峰值所对应的横坐标角度值即为所求的入射信号DOA。
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