中国海洋大学吴亚男获国家专利权
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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于子空间压缩与字典优化的稀疏贝叶斯波达方向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：CN120561523B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511062183.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于子空间压缩与字典优化的稀疏贝叶斯波达方向估计方法是由吴亚男;郑冰;张建兴设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于子空间压缩与字典优化的稀疏贝叶斯波达方向估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于子空间压缩与字典优化的稀疏贝叶斯波达方向估计方法，属于阵列信号处理领域。本发明通过子空间压缩技术降低数据维度，提高抗噪性；结合稀疏贝叶斯模型自动估计信号功率与噪声功率，避免依赖信源数信息；通过支持集自适应剪枝策略提升计算效率与数值稳定性；最终引入字典微调机制，在原始离散网格基础上实现方向连续优化，消除离栅误差，实现亚分辨率精度的波达方向估计。本发明是一种结合子空间压缩、稀疏贝叶斯推断、自适应剪枝与角度优化的新型方法，能够兼顾估计精度、计算效率与应用鲁棒性，尤其适用于信噪比低、快拍数少、信号源数未知等复杂实际条件下的方向估计问题。
本发明授权基于子空间压缩与字典优化的稀疏贝叶斯波达方向估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于子空间压缩与字典优化的稀疏贝叶斯波达方向估计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：设定阵列结构； S2：进行子空间压缩，引入PAST算法进行子空间估计； S3：构建压缩导向字典：基于估计得到的低维子空间，将原始方向搜索字典压缩到该子空间中； S4：压缩贝叶斯建模与信号恢复：基于所述压缩导向字典建立稀疏贝叶斯信号模型，并使用Type‑II最大似然方法估计各方向对应的信号功率； S5：超参数更新与信号估计：对超参数和噪声方差进行迭代更新，并由后验均值重构信号与功率谱，当迭代满足收敛条件后，输出最终估计的波达方向集合。
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