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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自适应无网格字典的混响抑制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：CN119556269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411646628.9，技术领域涉及：G01S7/52；该发明授权一种基于自适应无网格字典的混响抑制方法是由梁红;朱文龙设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应无网格字典的混响抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应无网格字典的混响抑制方法，应用粒子群优化算法在连续空时平面内精确选择混响子空间的空时原子，构建自适应空时字典；再结合稀疏贝叶斯学习算法将声呐阵列观测数据在设计的字典上进行稀疏分解，从而得到高精度的混响协方差矩阵估计，消除网格失配误差，提高混响抑制效果与目标探测性能。

本发明授权一种基于自适应无网格字典的混响抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应无网格字典的混响抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：发射信号，对接收数据按发射脉冲长度分帧并进行采样，根据采样数据构建空时自适应处理所需的NM×1维数据样本；所述数据样本包括：待检测样本和辅助样本；其中，待检测样本是指从待检测数据距离单元RUT获得的数据，辅助样本是指从待检测数据临近距离单元获得的数据，N是空域维度，M是时域维度； 步骤2：选择用于构建自适应空时字典的辅助混响样本，选择的具体步骤如下： 1基于稀疏恢复技术的原理，构造传统网格化字典； 2对待检测单元和其两边L个临近备选单元分别进行稀疏恢复，得到待测单元的稀疏系数矢量和备选单元的稀疏系数矢量； 3计算每一个备选单元和待检测单元的稀疏系数的相似度，并取相似度最大的L个距离单元的混响样本作为辅助混响样本； 步骤3：采用粒子群算法结合选出的辅助混响样本构建自适应空时字典，构建的具体步骤如下： 1根据选出的辅助混响样本构造混响协方差矩阵； 2初始化粒子群算法的参数，建立衡量空时原子与混响子空间相关性的适应度函数模型； 3将粒子群算法迭代过程中搜索到的最优混响空时原子放入空时导向矢量集合，作为后续稀疏恢复的自适应空时字典； 步骤4：利用稀疏贝叶斯算法根据构建的空时字典重构混响样本，估计混响协方差矩阵，具体步骤如下： 1基于构建的空时字典，更新迭代均值矩阵μ和协方差矩阵Σ； 2基于更新的均值矩阵μ和协方差矩阵Σ，更新迭代稀疏系数矩阵γ与噪声参数 3判断是否达到迭代停止条件，若是则输出稀疏系数矩阵γ，若否则继续迭代更新； 步骤5：基于稀疏贝叶斯算法输出结果和粒子群算法构建的字典确定混响协方差矩阵和最优滤波权重并对空时数据进行滤波处理。

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