一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健 DOA 估计方法

本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计方法，属于阵列信号处理领域，该发明方法首先引入位置误差参数，并确定网格误差和阵元位置误差的先验分布，其次借助稀疏贝叶斯学习模型，建立联合概率密度分布函数，最后借助最大期望算法对各个未知参数进行迭代，得到空间谱图，估计出入射信号方位。本发明方法能够较好的方位估计精度和方位分辨力，在快拍数较少、信噪比较低的情况下依然具有良好的性能，且本发明方法对存在阵元位置误差的阵列系统具有较好的稳健性，具有较大的工程应用价值。

《一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健 DOA 估计方法》是一发明专利，专利号为 2022116040910，当前法律状态为已下证，由青岛理工大学提出申请，发明人为田雨;王绪虎;金序;徐振华;侯玉君;李恩玉;王辛杰，申请日期为2022-12-13，公开（公告）日期为2026-05-01，国际专利分类号（IPC）为 G01S 3/10 (2006.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（稀疏贝叶斯学习、DOA估计、阵列信号处理、贝叶斯推断、水声信号处理、雷达信号处理、目标探测）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计方法，属于阵列信号处理领域，该发明方法首先引入位置误差参数，并确定网格误差和阵元位置误差的先验分布，其次借助稀疏贝叶斯学习模型，建立联合概率密度分布函数，最后借助最大期望算法对各个未知参数进行迭代，得到空间谱图，估计出入射信号方位。本发明方法能够较好的方位估计精度和方位分辨力，在快拍数较少、信噪比较低的情况下依然具有良好的性能，且本发明方法对存在阵元位置误差的阵列系统具有较好的稳健性，具有较大的工程应用价值。

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