买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成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：CN115795287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211335212.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法是由郭企嘉;谢可安;辛志男;周天设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法在说明书摘要公布了：本发明提出离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法。本发明基于波束形成模型，通过一阶泰勒展开式近似对流形矩阵进行展开，导出包含DOA角度补偿的离网格波束形成模型；基于修正的多快照模型，给出三层贝叶斯结构图的模型假设，并采用空间交替法得到超参数变量的更新迭代公式，最终通过期望最大法给出DOA角度补偿矢量的更新方程。具体来说，本发明通过引入真实DOA和网格点之间的偏移矢量来修正波束形成模型，同时提高DOA角度和目标源信号估计的准确性，结合空间交替技术，避免每次迭代的矩阵求逆，不但减少了单次迭代的计算量，而且保留了加速收敛特征。

本发明授权离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法在权利要求书中公布了：1.离网格空间交替稀疏贝叶斯压缩波束形成方法，其特征在于，所述方法具体包括： 步骤1：在波束形成模型基础上，根据声回波测量数据构建包含DOA角度补偿的离网格波束形成模型； 步骤2：根据构建的包含DOA角度补偿的离网格波束形成模型给出似然函数，并定义先验分布； 步骤3：建立与贝叶斯结构图相关联的联合概率密度函数，推导出目标源即声源信号X的近似后验分布； 步骤4：利用空间交替法对超参数λn、γn、ρ和β进行迭代更新； 步骤5：根据预定义容限检查收敛性，满足收敛条件或达到最大迭代次数时，结束迭代； 所述超参数λn更新具体为： 首先更新λn，收集联合概率函数的对数形式中所有含λn的项，其近似后验为： 得到其中： 所述超参数γn更新具体为： 更新γn： 因此有其中， 所述超参数ρ更新具体为： 对噪声参数ρ更新，得到： 所述超参数β更新具体为： 为实现角度补偿向量β更新，需要计算如下期望，并保留与β有关项： 由此得到，β的更新公式为： 其中，β-n表示除去β的第n个元素βn形成的新矢量；Λnn表示矩阵Λ对角线第n个元素；Λn-n表示矩阵Λ的第n列矢量除去第n个元素形成的矢量，并且： 其中，表示取实部算子。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。