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龙图腾网获悉海南大学申请的专利非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格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：CN114325563B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111482011.4，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法是由王咸鹏;王华飞;黄梦醒;兰翔;简琳露;国月皓设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法。该方法首先将均匀线性阵列接收数据的协方差进行矢量化，并且将非均匀噪声协方差建模到变分信号矢量之中，构造一个新型变分数据模型；其次基于变分数据模型构建变分离格稀疏数据模型；然后利用稀疏贝叶斯学习SBL分别对与变分稀疏信号矢量相关的超参数矢量和离格误差矢量进行迭代估计，并对空域离散网格点进行迭代更新；最后根据SBL迭代收敛或者迭代次数达到1000次之后得到与信号矢量相关的超参数矢量，利用一维空间谱搜索实现波达方向DOA估计。相较于其他现有的DOA方法，本发明不需要单独对非均匀噪声协方差进行估计，且能够有效降低离格误差和非均匀噪声对DOA估计的影响，从而实现稳健且准确的DOA估计。

本发明授权非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法在权利要求书中公布了：1.非均匀噪声环境下基于变分SBL的离格DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 1由M个传感器或天线组成的均匀线性阵列ULA接收来自K个远场源发射的窄带信号，得到均匀线性阵列接收数据Y； 2将阵列接收数据Y的协方差矢量化，并将噪声协方差rn建模到变分信号矢量之中，构建变分数据模型，构建的变分数据模型为： 其中，C为一个块对角矩阵，rs为信号协方差矢量，rn为噪声协方差矢量，ω为矢量化后的实际接收数据协方差与理想接收数据协方差之间的误差，被称为变分导向矩阵，则为相应的变分信号矢量，·*表示矩阵共轭，表示Khatri-Rao积； 3将空域离散化为L个网格点，利用一阶泰勒展开构造基于变分数据模型的变分离格稀疏数据模型； 4在稀疏贝叶斯学习SBL框架下，对与变分稀疏信号矢量相关的超参数矢量α进行初始化； 5在SBL框架下，计算贝叶斯推导之后得到的变分稀疏信号后验分布的均值μ和方差Σ； 6在SBL框架下，利用期望最大化EM方法对超参数矢量α进行迭代估计； 7在SBL框架下，利用EM方法对离格误差矢量β进行迭代估计，并利用β直接对空域离散网格点进行迭代更新； 8判断是否满足迭代收敛条件或者迭代次数是否达到1000次； 9如果满足迭代收敛条件或者迭代次数达到了1000次，则输出超参数矢量α；如果否，则对μ、Σ、α和β进行重复迭代计算和估计，直至满足迭代收敛条件或者迭代次数达到1000次，之后再输出超参数矢量α； 10在更新后的空域离散网格上，对超参数矢量α的前L个元素进行一维空间谱搜索，根据谱峰的索引实现波达方向DOA估计。

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