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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于快速收斂稀疏貝葉斯學習的目標方位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：CN116559777B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202310366512.9，技術領域涉及：G01S5/20；該發明授權一種基于快速收斂稀疏貝葉斯學習的目標方位估計方法是由潘翔;張紫璨設計研發完成，并于2023-04-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于快速收斂稀疏貝葉斯學習的目標方位估計方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于快速收斂稀疏貝葉斯學習的目標方位估計方法。包括：對機動拖線陣的畸變陣形進行拋物線建模，矯正陣元位置；把角度區間均勻劃分為多個網格點得到超完備角度集合，將原始信號的陣列流形矩陣擴展映射到超完備角度集合上，構造陣列信號空域稀疏模型；根據陣列接收信號和陣列流形矩陣，利用快速收斂的稀疏貝葉斯學習算法對稀疏信號的后驗均值和后驗協方差矩陣、信號功率分布和噪聲方差進行迭代；對信號功率分布的估計值進行最大值搜索，最大值對應的空間角度即為目標方位的估計值。本發明能在拖線陣機動轉向陣形發生畸變的場景下對目標信號的方位進行快速估計，在快拍數受限、信噪比較低時實現高分辨和高魯棒性的定位性能。

本發明授權一種基于快速收斂稀疏貝葉斯學習的目標方位估計方法在權利要求書中公布了：1.一種基于快速收斂稀疏貝葉斯學習的目標方位估計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1：對陣形發生畸變的拖線陣進行拋物線建模，定義x軸方向為陣列頭部指向尾部的方向，用弓高來表征陣形彎曲的程度； 步驟2：構造陣列信號空域稀疏模型：把角度區間均勻劃分為多個網格點得到過完備角度集合，將原始信號的拖線陣陣列流形矩陣擴展映射到過完備角度集合上，得到空域稀疏信號； 步驟3：迭代空域稀疏信號的后驗均值和后驗協方差矩陣、信號功率分布和噪聲方差：根據陣列接收信號和拖線陣陣列流形矩陣，利用快速收斂的稀疏貝葉斯學習算法更新待估計參數；具體包括以下子步驟： 步驟31，初始化信號功率分布γ和噪聲方差σ2，設置收斂條件； 步驟32，根據陣列接收信號和擴展到過完備角度集合上的陣列流形矩陣，更新發射信號X的后驗均值μ和后驗協方差∑x，計算公式如下： ∑y＝σ2I+AΓAH 其中，Γ為信號功率分布γ的對角矩陣，A為過完備方向的陣列流形矩陣，Y為陣列接收的信號；∑y為陣列接收信號的協方差，I為單位對角矩陣； 步驟33，基于步驟32估計的μ和∑x，更新參數γ和σ2，得到本次迭代估計的信號功率分布和噪聲方差計算公式如下： 其中L為快拍數，M為陣元數，N為劃分空間網格數，為Frobenius范數，∑xnn為X后驗協方差矩陣的第n行第n列的元素； 步驟34，如果達到收斂條件則跳出迭代，否則重復上述步驟32和步驟33繼續迭代直至達到收斂條件； 步驟4：輸出目標信號到達角的估計值，對信號功率分布的估計值進行最大值搜索。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。