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龍圖騰網獲悉哈爾濱工程大學申請的專利一種沖擊噪聲環境下小快拍相干源波達方向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：CN115639518B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211218924.X，技術領域涉及：G01S3/14；該發明授權一種沖擊噪聲環境下小快拍相干源波達方向估計方法是由高洪元;劉凱龍;孫志國;孫賀麟;何昭然;王欽弘;杜子怡;白浩川;劉廷暉設計研發完成，并于2022-10-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種沖擊噪聲環境下小快拍相干源波達方向估計方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種沖擊噪聲環境下小快拍相干源波達方向估計方法，包括建立均勻線陣小快拍采樣信號模型，構造基于Sigmoid神經網絡核的無窮范數中值協方差矩陣，獲得基于Sigmoid神經網絡核的無窮范數小快拍極大似然方程。由于在α穩定分布噪聲環境下，尤其是特征指數較小時，有很大概率出現非常大的奇異值，這時用傳統均值估計方法會出現較大的偏差，而采用中值具有不受偏大或偏小的數據影響的優點，故能在沖擊噪聲環境下有著不錯的DOA估計效果。本發明通過性能仿真來選擇最優核長，并設計出連續量子云團搜索機制對基于Sigmoid神經網絡核無窮范數的極大似然測向方程進行高效求解。所發明的小快拍DOA估計方法在沖擊噪聲下對獨立源和相干源均能進行有效的波達方向估計。

本發明授權一種沖擊噪聲環境下小快拍相干源波達方向估計方法在權利要求書中公布了：1.一種沖擊噪聲環境下小快拍相干源波達方向估計方法，其特征在于，步驟如下： 步驟一：建立沖擊噪聲環境下的小快拍采樣信號模型，給出一個陣元數為Q的等距均勻線陣，陣元間距為d，第i個遠場窄帶信號從θi方向入射到該陣列，波長為λ，快拍數為L，并且入射信號和噪聲信號相互獨立，i＝1,2,…,N，選擇第一個陣元作為參考陣元，則在第t時刻第k個陣元接收的信號為： 其中，為時刻的第i個信源的入射信號，為時刻第k個陣元的噪聲信號，表示第k個陣元上滿足SαS穩定分布的沖擊噪聲，k＝1,2,…,Q，則陣列接收的第l次快拍信號為： yl＝Aθsl+nl，l＝1,2,…,L 式中：yl＝[y1l,y2l,…,yQl]T，Aθ＝[aθ1,aθ2,…,aθN]QXN為導向矩陣，第i個導向矢量為θ＝[θ1,θ2,…,θN]為來波方向矢量，sl＝[s1l,s2l,…,sNl]T為第l次快拍信號矢量，nl＝[n1l,n2l,…,nQl]T為第l次快拍陣列噪聲矢量，T表示轉置； 步驟二：利用陣列接收到的快拍數據構造基于Sigmoid神經網絡核的無窮范數中值協方差矩陣，再利用均勻線陣的導向矩陣構造正交投影矩陣，獲得基于Sigmoid神經網絡核的無窮范數小快拍極大似然測向方程； 步驟三：初始化量子云團量子位置并設定參數： 設定量子云團數為CP，每個量子云團中的量子水滴數為WP，量子云團半徑U＝ρ，其中ρ∈0,1為半徑因子；量子云團的降雨率為ra；降雨飄動代數為rt；收縮、擴張代數為rs，收縮系數為ε；最大迭代次數為G； 量子水滴位置為優化問題的潛在解，量子水滴是量子云團的組成部分，第g代第個量子云團的第個量子水滴在M維搜索空間中的量子位置為其中 量子云團中心量子水滴為量子云團的中心量子位置，設每個量子云團中標號為1的量子水滴代表量子云團的中心量子水滴，則第g代第個量子云團的中心量子水滴的量子位置記為 量子水滴適應度值為在求最大值優化問題中量子水滴對應的函數值，則第g代第個量子云團的第個量子水滴量子位置的適應度值記為 量子云團的平均適應度值為量子云團中所有量子水滴的適應度值的均值，則第g代第個量子云團的平均適應度值記為 量子云團最優量子水滴為量子云團中適應度值最大的量子水滴，則第g代第個量子云團中最優量子水滴的量子位置記為 全局最優量子水滴為所有量子云團中的所有量子水滴中適應度最大的一個量子水滴，則第g代全局最優量子水滴的量子位置記為 最優量子水滴云團為全局最優量子水滴所在的量子云團，則第g代最優量子水滴云團中第個量子水滴的量子位置記為 量子云團的氣壓值設定為每個量子云團的平均適應度值的相反數； 量子云團的溫度值設定為每個量子云團的平均適應度值； 最優量子云團為氣壓值最小的量子云團，則第g代最優量子云團的第個量子水滴的量子位置記為 初始化量子云團的量子位置：在[0,1]空間內隨機產生Cp個點，作為Cp個量子云團的中心量子水滴的量子位置，其中每個量子云團的半徑為U,半徑因子ρ根據求解優化的問題選定不同的參數； 步驟四：第個量子云團中第個量子水滴隨機生成的量子旋轉角參數和等用來產生除中心量子水滴外的其它Wp-1個量子水滴，其中為[0,U]之間的隨機數，通過簡化的模擬量子旋轉門來生成第1代的第個量子云團中第個量子水滴的量子位置為： 其中第個量子云團第個量子水滴的各維量子旋轉角分別表示為： 步驟五：將量子云團中量子水滴映射到解空間中并求解適應度值： 第g代第個量子云團中第個量子水滴的量子位置所映射的解空間位置定義為： 其中，表示第g代第個量子云團第個量子水滴的映射態位置，其映射方程為表示第m維的下限，表示第m維的上限； 第g代第個量子云團中第個量子水滴的映射態適應度值表達式為： 對于最大值優化問題，比較適應度值，找出所有Cp個量子云團中的最優量子水滴全局最優量子水滴最優量子水滴云團最優量子云團 步驟六：量子云團進行飄動； 步驟6.1：通過模擬量子旋轉門對非最優量子水滴云團和非最優量子云團的量子位置進行更新，第g+1代第個量子云團第個量子水滴的更新方程為： 第g+1代第個量子云團中第個量子水滴的第m維量子旋轉角為： 其中，a＝[a1,a2,…,aG]中的元素為[0,1]區間的隨機數，ag為第g代隨機數，b1、b2和b3為飄動因子，為第g代三種氣壓差產生的漂移因子； 表示第g代第個量子云團受最優量子云團影響的因子； 表示第g代第個量子云團受全局最優量子水滴影響的因子； 表示第g代第個量子云團受第個量子云團最優量子水滴對該量子云團的影響因子； ||·||為求歐氏距離； 步驟6.2：通過模擬量子旋轉門對最優量子云團的量子水滴位置進行更新，第g+1代最優量子云團中第個量子水滴的第m維量子位置的更新方程為： 第g+1代最優量子云團的第個量子水滴的第m維量子旋轉角為： 步驟6.3：對全局最優量子水滴所處的量子云團的更新，第g+1代第個量子水滴的第m維量子位置的更新方程為： 第g+1代全局最優量子云團的第個量子水滴的第m維量子旋轉角為： 步驟七：計算所有量子云團內部量子水滴的適應度值以及量子云團溫度值，并將量子云團按溫度值由高到低進行排序，找出溫度最低的ra的量子云團；； 步驟八：量子云團滿足一定條件進行降雨：在步驟七中對量子云團溫度降序排列，在后ra且量子云團的漂移代數大于等于rt的即刻消失，并按照步驟三和步驟四生成新的量子云團； 步驟九：量子云團的收縮與擴張過程： 當第g+1代第個量子云團中第量子水滴的量子位置與該量子云團的中心量子水滴的量子位置的距離大于ε時，則該量子云團進行收縮； 第g+1代第個量子云團的第個量子水滴的第m維量子位置的收縮更新公式為： 第g+1代收縮過程的第個量子云團的第個量子水滴的第m維量子旋轉角為： 當量子水滴與中心量子水滴的距離小于ε時，中心量子水滴就會沿著坐標軸方向擴張出新的量子水滴，擴張時第g+1代第個量子云團的第個量子水滴的第m維量子位置更新公式為： 第g+1代擴張過程的第個量子云團的第個量子水滴的第m維量子旋轉角為： 其中，rb＝[rb1,rb2,…,rbG]為[0,ρ]區間的隨機數；rbg為第g代隨機數，輪流為[1,0,…,0],[0,1,…,0],…,[0,0,…,1],[-1,0,…,0],[0,-1,…,0],…,[0,0,…,-1]中的一個； 步驟十：判斷是否達到最大迭代次數G，若未達到，令g＝g+1，返回步驟五；若達到則終止迭代，將最后一代中的全局最優量子水滴的量子位置映射到解空間位置作為波達方向估計結果輸出。

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哈爾濱工程大學，其通訊地址為：150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區南通大街145號哈爾濱工程大學科技處知識產權辦公室；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”。