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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于改进阿基米德算法的二维MUSIC谱峰搜索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：CN119646350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411731448.0，技术领域涉及：G06F17/10；该发明授权一种基于改进阿基米德算法的二维MUSIC谱峰搜索方法是由姜显扬;吴奇炜设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进阿基米德算法的二维MUSIC谱峰搜索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进阿基米德算法的二维MUSIC谱峰搜索方法，该方法首先对信号模型进行一维MUSIC空间谱函数推导，并将一维MUSIC空间谱函数扩展至二维MUSIC的空间谱函数。其次将二维MUSIC的空间谱函数作为阿基米德优化算法的目标函数。然后结合目标函数，引入融合混沌算法策略初始化种群，引入变异算法，对位置进行扰动，对阿基米德优化算法进行改进。最后通过改进的阿基米德优化算法进行二维MUSIC谱峰搜索，通过目标函数求最值的方式得到的波达方向即俯仰角和方位角为谱峰值。本发明具有更快的寻优速度、更高的寻优精度，且鲁棒性较好，能够快速准确的进行二维MUSIC谱峰搜索。

本发明授权一种基于改进阿基米德算法的二维MUSIC谱峰搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进阿基米德算法的二维MUSIC谱峰搜索方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对信号模型进行推导，然后进行一维MUSIC空间谱函数推导，将一维MUSIC空间谱函数扩展至二维MUSIC的空间谱函数，具体实现过程如下： S11.对信号模型进行推导： 采用均匀平面阵进行二维DOA估计，设平面阵列阵元数为M×P，信源数为K；假设空间中各信号源的波达方向表示为θ1，φ1，θ2，φ2…，θK，φK其中θk、φK分别为第k个信号源的仰角和方位角；均匀面阵按照行或者列分成若干个子阵，其中每个子阵为均匀线阵，则子阵m的数学模型表示为： Am＝AxDmAy,m＝1,2,…,M 式中：Ax和Ay为子阵对应的L型阵列响应矩阵，Dm.表示由括号里面的矩阵m行构成的一个对角矩阵；则该均匀平面阵接收信号为： 其中，S为信号源发出的信号，N为噪声； S12.进行一维MUSIC推导，并扩展至二维MUSIC的空间谱函数： 根据均匀平面阵接收信号获得协方差矩阵，通过特征分解将阵列协方差矩阵R划分为信号子空间与噪声子空间，由噪声子空间与信号子空间的噪声特征矢量和信号特征矢量的正交关系，得到空间谱函数为： 其中aθ为阵列响应矩阵的矢量，UN为噪声子空间，aHθ为aθ的共轭转置，为UN的共轭转置； 则二维MUSIC的空间谱函数为： 式中：其中axθ,φ和ayθ,φ为子阵对应的L型阵列响应矩阵的质量，为张量积，EN为噪声特征向量，为EN的共轭转置，则该谱函数谱峰所在的角度即为空间波达方向； S2.将二维MUSIC的空间谱函数作为阿基米德优化算法的目标函数； S3.结合目标函数，引入融合混沌算法策略初始化种群，引入变异算法，对位置进行扰动，对阿基米德优化算法AOA进行改进，具体实现过程如下： S31.引入混沌映射circle和混沌映射chebyshev相结合的混合映射，对种群进行初始化，具体实现如下： S311.Circle混沌映射定义如下： 其中，xn为n时刻的输入值； S312.chebyshev混沌映射定义如下： xn+1＝cosΦcos-1xn 其中Φ为常量； S313.随机位置参数融合两种混沌映射： 种群中的每个个体生成一个0,1之间的随机数，作为该个体的位置参数，所有个体的位置参数组成位置参数矩阵Pt，其中N为种群规模，D为空间维数. Pti,j＝Randi＝1,2,…,Nj＝1,2,…,D. 设置选择概率为0.5，按下式更新种群个体位置： 其中，为n时刻种群规模为i空间维数为j的种群个体位置； 对生成的初始种群进行边界约束检查，将超过或者低于上下界的位置赋值为边界值； S32.将迭代次数引入到变异概率Rand中，Rand是0～1之间的随机值， 其中CurrentGen是当前迭代次数，Gen是最大迭代次数； 当满足上述条件时，引入高斯-柯西混合变异算法，对位置进行扰动； S4.通过改进的阿基米德优化算法进行二维MUSIC谱峰搜索，二维MUSIC谱峰搜索通过目标函数求最值的方式得到的波达方向即俯仰角和方位角为谱峰值。

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