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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于深度学习算法的离格直达波时延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：CN119493081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411501071.X，技术领域涉及：G01S5/18；该发明授权一种基于深度学习算法的离格直达波时延估计方法是由李海鹏;柴英智;孙大军;郑翠娥;张居成;韩云峰;洪小平;赵昭设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法的离格直达波时延估计方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习算法的离格直达波时延估计方法，本发明涉及海洋资源开发领域，尤其涉及基于深度学习算法的离格直达波时延估计方法。本发明的目的是为了解决现有远场直达波时延估计精度差的问题。过程为：主动声呐发射信号数据，阵元接收信号数据和信号数据对应的时延真值标签；得到处理后的信号数据；得到直达波时延的粗估计值；计算差值；得到稀疏处理后时延差值；获得训练好的时延差值回归模块网络结构模型；将阵元接收信号数据进行处理，得到处理后的信号数据；基于训练好的时延差值回归模块网络结构模型输出特征向量；利用寻峰函数对特征向量进行处理，得到时延差值；将时延差值与直达波时延的粗估计值进行加和，得到接收信号的估计值。

本发明授权一种基于深度学习算法的离格直达波时延估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的离格直达波时延估计方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、主动声呐发射信号数据，阵元接收信号数据和信号数据对应的时延真值标签； 步骤二、对阵元接收的信号数据和主动声呐发射信号数据依次进行数据类型转化、异常值剔除、数据实部虚部取模、数据归一化处理，得到处理后的信号数据； 步骤三、基于匹配滤波算法对步骤二处理后的信号数据进行处理，得到直达波时延的粗估计值； 步骤四、计算步骤一中阵元接收信号数据对应的时延真值与步骤三得到的直达波时延的粗估计值的差值； 步骤五、基于Sinc核函数的稀疏编码方式对步骤四的差值进行稀疏化处理，得到稀疏处理后时延差值；具体过程为： 步骤五一、设置预设时延网格大小以及间隔； 步骤五二、找到距离步骤四得到的差值最近的预设时延网格，将距离步骤四得到的差值最近的预设时延网格对应的时延差值稀疏为一组由0和1构成的向量； 步骤五三、利用Sinc对由0和1构成的向量进行卷积计算，得到卷积结果p1； 步骤五四、将步骤四得到的差值与距离步骤四得到的差值最近的预设时延网格对应的时延差值的离格部分进行加权计算，得到加权计算结果p2； 步骤五五、将p1与p2相加，得到稀疏处理后时延差值； 步骤六、将步骤二处理后的信号数据作为时延差值回归网络结构模型的输入，将步骤五得到的稀疏处理后时延差值作为时延差值回归网络结构模型的输出，对时延差值回归模块网络结构模型进行训练，直至收敛，获得训练好的时延差值回归模块网络结构模型； 步骤七、将步骤一中阵元接收信号数据进行处理，得到处理后的信号数据； 将处理后的信号数据输入训练好的时延差值回归模块网络结构模型，训练好的时延差值回归模块网络结构模型输出每个处理后的信号对应的特征向量； 利用寻峰函数对训练好的时延回归模块网络结构模型输出的特征向量进行处理，得到时延差值； 将时延差值与步骤三得到的直达波时延的粗估计值进行加和，得到接收信号的估计值。

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