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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利基于廣義互質(zhì)陣列的運(yùn)動(dòng)合成陣列孔徑擴(kuò)展方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116520276B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310450205.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S7/41；該發(fā)明授權(quán)基于廣義互質(zhì)陣列的運(yùn)動(dòng)合成陣列孔徑擴(kuò)展方法是由張耀天;朱江游;王俊;魏少明;雷鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于廣義互質(zhì)陣列的運(yùn)動(dòng)合成陣列孔徑擴(kuò)展方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于廣義互質(zhì)陣列的運(yùn)動(dòng)合成陣列孔徑擴(kuò)展方法，屬于雷達(dá)信號(hào)處理領(lǐng)域，具體為：首先，當(dāng)傳統(tǒng)互質(zhì)陣列處于靜止?fàn)顟B(tài)，在虛擬域中的孔洞處插入虛擬陣元Sv，對(duì)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣向量化，并去除重復(fù)元素后得到虛擬陣列SI，并計(jì)算等價(jià)虛擬信號(hào)yI；然后，保持靜止?fàn)顟B(tài)下，互質(zhì)陣列時(shí)間和空間信號(hào)源不變性，建立運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的合成互質(zhì)陣列模型；并對(duì)運(yùn)動(dòng)合成互質(zhì)陣列模型進(jìn)行求解，得到運(yùn)動(dòng)合成互質(zhì)陣列中陣元位置集合；最后，對(duì)運(yùn)動(dòng)合成互質(zhì)陣列中陣元位置，結(jié)合空域劃分的網(wǎng)格偏差，得到層次化貝葉斯模型；利用離網(wǎng)格化稀疏貝葉斯DOA估計(jì)算法求解層次化貝葉斯模型中的信號(hào)幅度稀疏向量p和網(wǎng)格偏差β；本發(fā)明提高了角度估計(jì)結(jié)果的精度。

本發(fā)明授權(quán)基于廣義互質(zhì)陣列的運(yùn)動(dòng)合成陣列孔徑擴(kuò)展方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于廣義互質(zhì)陣列的運(yùn)動(dòng)合成陣列孔徑擴(kuò)展方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟一、當(dāng)傳統(tǒng)互質(zhì)陣列處于靜止?fàn)顟B(tài)，在虛擬域中的孔洞處插入虛擬陣元Sv，對(duì)接收信號(hào)協(xié)方差矩陣向量化，并去除重復(fù)元素后得到虛擬陣列SI； 去除重復(fù)元素的計(jì)算公式為： 其中，對(duì)應(yīng)無重復(fù)虛擬陣列的流型矩陣，p為用于改變陣元間距的整數(shù)壓縮因子，為陣元噪聲功率，為對(duì)應(yīng)無重復(fù)虛擬陣列的單位向量； 步驟二、計(jì)算虛擬陣列SI的等價(jià)虛擬信號(hào) 表示為： 其中，C表示復(fù)數(shù)集合，[·]i表示第i個(gè)位置的虛擬陣元對(duì)應(yīng)的信號(hào)； 步驟三、保持靜止?fàn)顟B(tài)下，互質(zhì)陣列時(shí)間和空間信號(hào)源不變性，建立運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下的合成互質(zhì)陣列模型； 針對(duì)子陣元數(shù)目分別為M、N的互質(zhì)陣列，其運(yùn)動(dòng)合成陣列模型表示為： 其中，xt為t時(shí)刻接收陣列的輸出信號(hào)；為等價(jià)的相位同步后合成接收信號(hào)；As＝[asθ1,asθ2,…,asθK]，aθk為入射角度為θk的源信號(hào)的導(dǎo)向矢量；v為互質(zhì)陣列沿水平方向勻速直線運(yùn)動(dòng)的速度；λ為信號(hào)波長(zhǎng)；θk為第k個(gè)源信號(hào)對(duì)應(yīng)的角度；st為t時(shí)刻的源信號(hào)；nt為t時(shí)刻的高斯白噪聲；為等價(jià)的相位同步后合成接收信號(hào)中的噪聲信號(hào)； 步驟四、對(duì)運(yùn)動(dòng)合成互質(zhì)陣列模型進(jìn)行求解，得到運(yùn)動(dòng)合成互質(zhì)陣列中陣元位置集合； 所述互質(zhì)陣列中陣元位置集合包括以下兩種形式： 1、當(dāng)互質(zhì)陣列移動(dòng)半個(gè)波長(zhǎng)后所構(gòu)造的運(yùn)動(dòng)合成陣列，其移動(dòng)后的陣元位置集合為： Pc1＝{Mn+1d,0≤n≤N-1}∪{Nm+1d,0≤m≤M-1} 運(yùn)動(dòng)后合成陣列陣元位置為： Pc＝Pc0∪Pc1 Pc0為移動(dòng)前的初始陣元位置集合； 2、由于互質(zhì)陣列中包含僅相距單個(gè)陣元間距的陣元對(duì)，導(dǎo)致部分陣元存在重疊； 互質(zhì)陣列的差分共性集合中互相關(guān)集合為： S12＝{Mk1-Nk2}∪{Nk2-Mk1} S1′2′＝{Mk1′-Nk2′}∪{Nk2′-Mk1′} 其中，1、2表示原始互質(zhì)陣列的兩個(gè)子陣列，1′、2′表示移位后互質(zhì)陣列的兩個(gè)子陣，0≤k1,k1′≤N-1,0≤k2,k2′≤M-1，S12＝S1′2′； 原始陣列與移位陣列之間的互相關(guān)集合為： S11′＝{Mk1-Mk1′-1}∪{Mk′-Mk1+1} S22′＝{Nk2-Nk2′-1}∪{Nk2′-Nk2+1} S12′＝{Mk1-Nk2′-1}∪{Nk2′-Mk1+1} S21′＝{Nk2-Mk1′-1}∪{Mk1′-Nk2+1} 其中，S11′、S22′對(duì)應(yīng)同一子陣不同時(shí)刻的互相關(guān)統(tǒng)計(jì)量，S12′、S21′對(duì)應(yīng)不同子陣不同時(shí)刻的互相關(guān)統(tǒng)計(jì)量，S11′∪S22′∪S12′∪S21′＝S12′∪S21′； 最終，合成陣列的陣元位置集合表示為： Sca＝S12∪S12′∪S21′ 步驟五：對(duì)運(yùn)動(dòng)合成互質(zhì)陣列中陣元位置，結(jié)合空域劃分的網(wǎng)格偏差，得到層次化貝葉斯模型； 層次化貝葉斯模型表示為： Φβ為導(dǎo)向矢量的矩陣化表示；表示t時(shí)刻各個(gè)網(wǎng)格區(qū)域的噪聲信號(hào)；β表示網(wǎng)格偏差；表示信號(hào)幅度稀疏向量； 步驟六：利用離網(wǎng)格化稀疏貝葉斯DOA估計(jì)算法求解層次化貝葉斯模型中的信號(hào)幅度稀疏向量和網(wǎng)格偏差β； 信號(hào)幅度的后驗(yàn)分布概率密度函數(shù)為： 其中，α為描述方差的參數(shù)；L為快拍數(shù)；為t時(shí)刻貝葉斯模型中的信號(hào)幅度；對(duì)應(yīng)的均值μt和方差Σ如下： Φ為導(dǎo)向矢量的矩陣化表示；zt為t時(shí)刻基于稀疏化表示的離網(wǎng)格稀疏貝葉斯模型的結(jié)果；Γ為服從伽馬分布的信號(hào)精度對(duì)應(yīng)的對(duì)角矩陣； 聯(lián)合概率密度函數(shù)為： 將看作隱變量，最大化期望值 而對(duì)于網(wǎng)格偏差值β的估計(jì)，相當(dāng)于最大化下式： 其中， ⊙表示Schur積；C為離網(wǎng)格稀疏貝葉斯后相應(yīng)導(dǎo)向矢量矩陣化中的誤差系數(shù)矩陣；為數(shù)學(xué)符號(hào)，表示取一個(gè)復(fù)數(shù)的實(shí)部，μ為稀疏信號(hào)的均值矩陣，μ*為稀疏信號(hào)均值矩陣取共軛；A為信號(hào)的陣列流型； 每次迭代中網(wǎng)格偏差估計(jì)值為： r為常數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學(xué)院路37號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。