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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种基于压缩感知的水声被动合成孔径方法及系统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：CN116047489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211482098.X，技术领域涉及：G01S7/539；该发明授权一种基于压缩感知的水声被动合成孔径方法及系统是由明超;牛海强设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于压缩感知的水声被动合成孔径方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于压缩感知的水声被动合成孔径方法及系统，该方法包括：选取均匀线阵待搜索的角度θ和相位校正因子ψ，构建字典矩阵选取合成孔径的J+1段样本，遍历每连续两段样本xall，基于字典矩阵获得通过稀疏贝叶斯算法，获得对应连续两段样本xall的相位校正因子估计；根据相位校正因子估计对合成孔径的阵列流形矩阵Aw进行补偿，由J+1段样本和Aw通过SBL‑Robust算法或其他的高分辨DOA算法实现对目标信号的高分辨方位的估计。本发明可有效进行孔径扩展，相较常规波束形成和扩展前的稀疏贝叶斯方法，获得更高方位分辨性能，相较传统ETAM类方法，在阵列运动未重叠情况下具有很高方位分辨率和测向精度，在低信噪比条件下具有稳健性。

本发明授权一种基于压缩感知的水声被动合成孔径方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的水声被动合成孔径方法，所述方法包括： 步骤1选取均匀线阵待搜索的角度θ和相位校正因子ψ，构建字典矩阵 步骤2选取合成孔径的J+1段样本，遍历每连续两段样本xall，基于字典矩阵获得通过稀疏贝叶斯算法，获得对应连续两段样本xall的各个目标的相位校正因子估计； 步骤3根据步骤2的相位校正因子估计对合成孔径的阵列流形矩阵Aw进行补偿，由J+1段样本和Aw通过SBL-Robust算法或其他的高分辨DOA算法实现对目标信号的高分辨方位的估计； 所述步骤1之前还包括：有K个频率为f的目标信号分别以角度θk入射到均匀线阵； 所述步骤1的均匀线阵为N元，阵元间距为d，以速度v进行匀速直线运动； 所述步骤1字典矩阵满足下式： aθu,ψw＝[1,...,exp-j2πfN-1dcosθuc, expjψw,expjψwexp-j2πfN-1dcosθuc]Τ 其中，相位校正因子为θ＝[θ1,...,θu,...,θU]Τ为待搜索的方位角,ψ＝[ψ1,...,ψw,...,ψW]Τ为待搜索的相位校正因子,取值范围为[-π,π]，目标信号个数KUW，U表示待搜索的方位角个数，W表示待搜索的相位校正因子个数，aθu,ψw表示字典矩阵中方位角为θu，相位校正因子为ψw，c表示声速，j表示虚部，上角标T表示转置； 所述步骤2包括： 设定所有扫描位置的声源信号服从均值为0，协方差矩阵为Γ的复高斯分布，满足下式： 式中Γ＝diagγ为对角矩阵，对角元素γ＝[γ1,1,…,γ1,W,…,γU,W]Τ为各个扫描网格的信号能量； 设定噪声eall服从均值为0，协方差为σ2I的复高斯分布则xall服从均值为方差为σ2I的复高斯分布,满足下式： 由此得到xall关于γ和σ2的联合似然函数为： 式中,表示理想的接收数据协方差矩阵，上角标H表示共轭转置；I表示2N×2N的单位矩阵； 对联合似然函数pxall|γ,σ2求对数最大化得到超参数γ的估计值γ： 通过对γ求导并令其为0，得到关于γ的迭代更新公式： 其中，分别为本次迭代后和迭代前的超参数γ； 根据下式得到σ2的估计值 其中，为γnew非零元素对应的K个位置的集合，是其对应的导向向量集合，γ中K个峰值的对应位置，作为每次阵列扩展的相位校正因子估计和目标方位角的预估计； 重复上述步骤，对J+1段连续样本进行J次处理，K个目标共得到JK个相位校正因子的估计； 所述步骤3包括： 根据相位校正因子估计对合成孔径的阵列流形矩阵Aw进行补偿,然后结合J+1段样本，第k列向量ak表示为： 将每个目标所有估计得到的相位校正因子ψk＝[ψk,1,ψk,2,…,ψk,J]Τ代入ak实现孔径扩展；当阵列运动出现误差时，将每个信号对应的ψk代入ak； 对合成阵列流形矩阵Aw进行相位补偿； 通过SBL-Robust算法或其他的高分辨DOA算法进行方位估计。

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