西北工業大學熊宇濤獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于深度神經網絡的信源數與DOA同時估計方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116975524B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310609859.1，技術領域涉及：G06F18/00；該發明授權一種基于深度神經網絡的信源數與DOA同時估計方法是由熊宇濤;柳艾飛;高徐裕設計研發完成，并于2023-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于深度神經網絡的信源數與DOA同時估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度神經網絡的信源數與DOA同時估計方法，首先構造傳感器陣列，然后構造協方差矩陣；再根據協方差矩陣獲得由數據?標簽對組成的訓練數據?標簽集合；接下來利用訓練數據?標簽集合訓練深度神經網絡；在測試階段，將不在訓練數據集合中的輸入數據，輸入到訓練后的深度神經網絡中，獲得輸出信號向量；最終通過判決條件求出輸出向量中的有效信號個數和相應的有效角度值。本發明利用深度神經網絡技術，在非均勻噪聲下依然能準確獲得信源個數并實現高精度的DOA估計。
本發明授權一種基于深度神經網絡的信源數與DOA同時估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度神經網絡的信源數與DOA同時估計方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：陣列由M個陣元組成，所述陣元為標量傳感器；陣列接收K個遠場、窄帶目標信號，第k個信號的目標波達角為；第m個陣元的接收信號為；M個陣元的觀測數據向量為，其中，表示轉置操作； 步驟2：構造協方差矩陣，其中，表示共軛轉置操作，N為采樣數； 步驟3：根據，獲得由S組數據-標簽對組成的訓練數據-標簽集合，其中表示第i個輸入向量，表示對應的輸出向量； 步驟4：利用訓練數據-標簽集合訓練深度神經網絡； 步驟5：測試階段，獲得不在訓練數據集合中的輸入數據，輸入到經過步驟4訓練后的深度神經網絡中，獲得輸出信號向量； 步驟6：通過判決條件求出輸出向量中的有效信號個數和相應的有效角度值。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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