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龙图腾网恭喜桂林电子科技大学;桂林市高新技术产业发展集团有限公司申请的专利基于消息传递算法的宽带信号的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：CN118376976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410449102.5，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权基于消息传递算法的宽带信号的DOA估计方法是由李冀;宋凯伦;关善文;刘世霞;李林辉设计研发完成，并于2024-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于消息传递算法的宽带信号的DOA估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于消息传递算法的宽带信号的DOA估计方法，步骤为：S1：根据信号模型构建统计模型；再根据贝叶斯链式法则将所述统计模型的联合分布表示成多项式相乘的形式；S2：将多项式记为因子节点，各个多项式中变量记为变量节点，将各多项式分布形式依次将因子节点和变量节点相连，即将统计模型表示成因子图的形式；S3：通过多个规则推导变量的更新公式；S4：再从观测节点开始，根据消息传递的顺序依次将对不同的消息进行更新迭代，并计算出各个变量节点的置信，从而求出变量的估计值，再根据估计值的稀疏性，确定不为零元素的位置从而确定所对应的网格角，提高DOA估计精度。该方法提升算法估计精度的同时保证算法的收敛性。

本发明授权基于消息传递算法的宽带信号的DOA估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于消息传递算法的宽带信号的DOA估计方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1：根据信号模型构建统计模型；再根据贝叶斯链式法则将所述统计模型的联合分布表示成多项式相乘的形式；S2：将所述多项式记为因子节点，各个所述多项式中变量记为变量节点，将各多项式分布形式依次将因子节点和变量节点相连，从而将统计模型表示成因子图的形式；S3：通过多个规则推导变量的更新公式；S4：再从观测节点开始，根据消息传递的顺序依次将对不同的消息进行更新迭代，并计算出各个变量节点的置信，从而求出变量的估计值，再根据估计值的稀疏性，确定不为零元素的位置从而确定所对应的网格角，提高DOA估计精度；所述步骤S1中的信号模型为宽带信号模型，表示为： 其中，N为过完备字典的网格划分数，M为ULA阵列的传感器个数，F为接收信号时通过DFT转换为频域信号后的子带个数，yf∈CM×1为观测数据，为过完备字典的一阶近似Af是网格字典，Bf为Af的导数，Δf＝diagβf是真实角度与网格的偏差βf构成的对角矩阵，xf∈CN×1为信源的幅值向量，C是复数集合，wn为复高斯噪声；所述步骤S1中根据信号模型构建统计模型具体为：wf∈CM×1服从精度为α0的复高斯噪声，C是复数集合；似然函数表示为α0服从参数为a,b的Gamma分布记为xf服从精度矩阵为Λf＝diagαf的高斯分布，αf服从参数为c,d的Gamma分布记为{αf}f＝1:F服从G分布，G是参数为γ,G0的狄利克雷过程DPG|γ,G0的一个随机测度，采用截法得到其中，πk服从Beta分布记为γ服从参数为e,h的Gamma分布记为分配向量zf服从多项式分布当xf的条件概率分布为其中1{zf＝k}表示xf第k类时zf的第k个位置值为1其余为0，所述步骤S1中根据贝叶斯链式法则将所述统计模型的联合分布p{yf}f＝1:F,θ表示成多项式相乘的形式，公式为： 其中，是统计模型的隐含变量，其中超参数集合{a,b,c,d,e,h}均为大于零较小值；在所述步骤S3中分别基于MF规则、BP规则和EP规则及融合所述MF规则、BP规则和EP规则进行变量公式的推导；所述步骤S3中基于消息传递算法的各变量为循环迭代更新，此次迭代默认为上次迭代结果已知，且当前变量更细，默认其他变量不变；具体步骤为：S31：通过MF规则获得稀疏信号xf的更新公式，表示为： 其中，φf,k是配向量zf的期望值，Γf是xf的精度值，uf是xf的期望值；S32：通过MF规则获得中间变量参数的更新公式，表示为： 其中，δf,i为Γf对角线的第i个元素，uf,i为向量uf的第i个元素；S33：通过BP-MF规则推导得出分配变量更新公式表示为： 其中，Δk＝diagβk；S34：通过MF规则得到离散程度参数γ的更新公式，表示为： S35：通过EP-BP-MF规则得到截棍定理变量πk的更新公式，表示为： 其中， 归一化常数表示为： S36：通过MF规则得出噪声精度α0的更新公式，表示为： S37：通过EM规则得出离网偏差βk的更新公式，表示为：

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