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龙图腾网获悉宜宾电子科技大学研究院申请的专利基于欠采样结构的频率和DOA参数联合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：CN115932715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211487228.9，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法是由黎洲臣;廖红舒;甘露;徐政五设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法，可以在欠奈奎斯特速率下使用ULA完成频率和DOA参数联合估计这一任务，克服硬件资源消耗高和总采样率高的问题。首先设计了一种改进的接收结构，在均匀线阵阵列的第一个传感器上增加了一个简单的延迟网络，其余阵元直接连接ADC，所有通道均在欠奈奎斯特速率下完成采样。然后，利用多陪集通道输出信号建立协方差矩阵，基于MUSIC算法得到伪谱，谱峰搜索得到频率估计值。最后合并所有通道输出信号，根据采样结构构建新的导向矢量，利用MUSIC算法分别估计各个载频对应的DOA，从而克服了模糊性问题，且在低信噪比环境下有较好的估计效果。

本发明授权基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法在权利要求书中公布了：1.基于欠采样结构的频率和DOA参数联合估计方法，其特征在于，采用M个阵元的线阵接收K个基带信息互不相关的远场窄带信号，其中第一阵元后连接着有N个独立通道的多陪集采样结构，并以相同的采样率进行同步采样；设xt表示K个窄带信号在时间域中的组合： 其中信号skt为基带信号，fk为信号的载频，宽频谱范围为fnyq为奈奎斯特采样频率； 所述估计方法包括： S1、第一阵元下多陪集采样结构的第n路采样信号的离散时间傅立叶变换表示为： 其中n＝1,...,N，k∈{1,2,…K}，f∈[0,fsub表示第k个信号的混叠频谱，为整数集合，为调制信号的傅里叶变换，fsub为采样频率，fsub＝fnyqL，L为欠采样倍数，cn为不同通道的延时因子，单位时延τ＝1fnyq，为第n路采样信号噪声的离散时间傅立叶变换表示； 将N个通道的多陪集输出信号组合成如下的矩阵形式： 其中，Sf＝[S1f,S2f,…,SKf]T， 为Aa矩阵的第一行，Aa＝[af1,θ1,...,afK,θK]是包括频率信息和来波方向信息的阵列流形矩阵，dm为阵元位置系数，Ad＝[adf1,…,adfK]是仅包括频率信息的时延流形矩阵， S2、计算多陪集采样结构接收数据的协方差矩阵： 其中Rs＝E[SfSHf]＝diagσ1,...,σK，定义协方差矩阵为对角矩阵，σK表示第k个信号功率，σ2为噪声功率、IN为N维的单位矩阵，L为欠采样倍数； 对进行特征值分解，得到由与噪声子空间对应的特征向量组成的对应矩阵Un，利用得到的噪声子空间，建立MUSIC伪谱的扫描函数为： 通过MUSIC算法得到伪谱，谱峰对应的横坐标为来波信号载频的估计值 S3、第m个天线阵元的输出信号为： 其中m＝2,...,M，d为阵元间距，θk为第k个信号的来波方向，fk为第k个信号的载频，dm为阵元位置系数，Nmf为第m个阵元信号噪声的离散时间傅立叶变换表示； 将M-1个通道的阵元输出信号组合成如下的矩阵形式： Xa＝[X2,X3,...,XM]T，为Aa矩阵的第2至M行，Na＝[N2,N3,...,NM]T； 合并多陪集采样信号Xd与其余阵元采样信号Xa得到X： 令联合流型矩阵Gθ,f同时包含了信号源一一对应的方向信息和频率信息； 计算协方差RX： RX＝E[XXH]＝GRsGH+Lσ2IM+N-1 其中，Rs＝E[SfSHf]＝diagσ1,...,σK，IM+N-1为M+N-1×M+N-1的单位阵，σ2为噪声功率，L为欠采样倍数； 对协方差矩阵RX特征值分解，得到噪声子空间对应的特征向量Uw； S4、构造各个载频对应的导向矢量 其中θ∈[-90°,90°]， 结合S2得到的频率的估计值计算MUSIC谱 其中k＝[1,2,...,K]； 谱峰搜索峰值对应的横坐标为DOA估计值最终得到第k个信号配对的联合值和

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