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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合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：CN116186474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211715806.X，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合估计方法是由悦亚星;杨天卓;周成伟;史治国;陈积明设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合估计方法，主要解决现有方法计算复杂度较高和自由度受限的问题，其实现步骤是：构造级联稀疏多极化面阵；级联稀疏多极化面阵接收信号模型建模及多维参数分离解耦；对接收信号协方差矩阵分块平滑处理；构造虚拟级联均匀多极化面阵接收信号协方差矩阵；对虚拟协方差矩阵特征分解，求取各信号源的波达方向与单坐标轴的夹角估计；求取各信源的波达方向与另一坐标轴的夹角估计，并求取方位角、俯仰角和极化参数的闭式估计。本发明基于多域子阵平滑技术，为实现二维波达方向与极化参数的快速联合估计提供了可行和有效的解决方案，可用于工业物联网等复杂场景下的感知和定位。

本发明授权基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联稀疏多极化面阵的二维波达方向与极化参数闭式联合估计方法，其特征在于，包含以下步骤： 1构建级联稀疏多极化面阵； 2级联稀疏多极化面阵接收信号建模； 3对级联稀疏多极化面阵接收信号进行多维参数分离解耦； 4级联稀疏多极化面阵接收信号协方差矩阵分块平滑处理； 5构造虚拟级联均匀多极化面阵接收信号空间与极化联合域拟合协方差矩阵； 6对虚拟空间与极化联合域拟合协方差矩阵特征分解，求取各信号源的波达方向与单坐标轴的夹角估计； 7求取方位角、俯仰角和极化参数的闭式估计，具体为：对级联稀疏多极化面阵接收信号协方差矩阵Rxx进行特征分解，并将其对应的特征值从大到小排列，取后NmL-M个较小特征值所对应的特征向量张成的子空间记为U，矩阵 最小特征值对应的特征向量hm表示为 其中，M为非信号源个数，θm、φm分别表示第m个信号源的方位角和俯仰角，γm、ηm分别表示第m个信号源的极化辅助角和极化相位差；级联稀疏多极化面阵由Np≥2个稀疏子阵级联组成，每个子阵由L0Nm个极化类型相同的磁环或偶极子构成，且L0Nm个阵元均由Nm≥2个互相平行的层组成，相邻层之间的距离为dx，每层阵元数目为L0，级联稀疏多极化面阵每层共有L＝L0Np个阵元；表示Nm×Nm维单位矩阵，D1为L×Np维矩阵，表示级联稀疏多极化面阵第1层的纯空域导引矢量，h'm为非零常量，J为Np×6维选择矩阵，为表征6种多极化阵元极化类型的6×2维矩阵，表示对应于第m个信号的极化矢量，λ表示信号波长；得到βm的闭式解： 进而，根据θm、φm与αm、βm的关系 sinφmsinθm＝cosαm,sinφmcosθm＝cosβm， 即可无需配对过程得到θm和φm的闭式解；矩阵 最小特征值对应的特征向量vm表示为 其中v'm为非零常量；得到极化参数γm、ηm的闭式解：

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