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龙图腾网获悉合肥戎科信息技术开发有限公司申请的专利基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向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：CN116482600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310450396.9，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法是由郭弦辉;张殿岭;朱昌建设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法，属于无线电测向技术领域，具体步骤包括：步骤一：构建基于相干子空间深度学习测向模型；步骤二：进行数字化采样，获得数字化采样信号；步骤三：进行频域变换与子带分解；步骤四：聚焦处理，不同子带的信号子空间变换到参考信号子空间；步骤五：卷积处理，卷积层采用局部连接的方式，通过卷积操作实现对数据的非线性特征映射；步骤六：池化处理，基于平移不变特性池化处理，将输入的特征映射划分为多个不重叠的区域；步骤七：相干子空间宽带测向，在学习训练的基础上，实现基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向；增加了相干子空间聚焦预处理，实现宽带信号的智能化测向。

本发明授权基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法在权利要求书中公布了：1.基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤一：构建基于相干子空间深度学习测向模型； 步骤二：进行数字化采样，获得数字化采样信号； 步骤三：进行频域变换与子带分解； 步骤四：聚焦处理，不同子带的信号子空间变换到参考信号子空间； 步骤五：卷积处理； 步骤六：池化处理，基于平移不变特性池化处理，将输入的特征映射划分为多个不重叠的区域； 步骤七：相干子空间宽带测向，在学习训练的基础上，基于相干子空间深度学习的频域鲁棒性测向； 进行数字化采样为：对各阵元接收到的辐射源信号进行数字采样处理，获得数字化采样信号； 进行频域变换与子带分解的方法为： 基于数字化采样信号，进行傅立叶变换，得到： ；将宽带信号分解为多个窄子带，对于宽带内中心频率为的窄子带，有： ； 聚焦处理的方法包括： 令，得到： ； 按上式设计聚焦矩阵，将不同子带的信号子空间变换到参考信号子空间，进行聚焦处理后的数据向量为： ； 卷积处理中卷积层采用局部连接的方式，通过卷积操作实现对数据的非线性特征映射。

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