西北工业大学熊宇涛获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于深度神经网络的信源数与DOA同时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：CN116975524B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310609859.1，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种基于深度神经网络的信源数与DOA同时估计方法是由熊宇涛;柳艾飞;高徐裕设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度神经网络的信源数与DOA同时估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度神经网络的信源数与DOA同时估计方法，首先构造传感器阵列，然后构造协方差矩阵；再根据协方差矩阵获得由数据‑标签对组成的训练数据‑标签集合；接下来利用训练数据‑标签集合训练深度神经网络；在测试阶段，将不在训练数据集合中的输入数据，输入到训练后的深度神经网络中，获得输出信号向量；最终通过判决条件求出输出向量中的有效信号个数和相应的有效角度值。本发明利用深度神经网络技术，在非均匀噪声下依然能准确获得信源个数并实现高精度的DOA估计。
本发明授权一种基于深度神经网络的信源数与DOA同时估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的信源数与DOA同时估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：阵列由M个阵元组成，所述阵元为标量传感器；阵列接收K个远场、窄带目标信号，第k个信号的目标波达角为；第m个阵元的接收信号为；M个阵元的观测数据向量为，其中，表示转置操作； 步骤2：构造协方差矩阵，其中，表示共轭转置操作，N为采样数； 步骤3：根据，获得由S组数据-标签对组成的训练数据-标签集合，其中表示第i个输入向量，表示对应的输出向量； 步骤4：利用训练数据-标签集合训练深度神经网络； 步骤5：测试阶段，获得不在训练数据集合中的输入数据，输入到经过步骤4训练后的深度神经网络中，获得输出信号向量； 步骤6：通过判决条件求出输出向量中的有效信号个数和相应的有效角度值。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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