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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端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：CN119881786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510363434.6，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端是由李强;王思琪;黄磊;赖思佳;赵阳;罗瑞发;杜水荣;李晓鹏设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端，所述方法包括：根据目标雷达天线阵列信息生成天线阵列接收数据表示，根据天线阵列接收数据表示得到目标协方差矩阵，对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到目标变换矩阵，根据盖氏圆定理，生成所述目标变换矩阵对应的半径向量；获取噪声背景，当所述噪声背景为高斯色噪声背景时，对所述半径向量进行压缩和标准化，得到目标半径矩阵；根据目标聚类算法对所述目标半径矩阵进行聚类，得到聚类结果；根据所述聚类结果获取目标簇，根据所述目标簇得到雷达信源数目。本发明提升了在低信噪比和色噪声下信号源数目估计的准确性。

本发明授权一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于密度聚类的雷达信源数目检测方法，其特征在于，所述基于密度聚类的雷达信源数目检测方法包括： 根据目标雷达天线阵列信息生成天线阵列接收数据表示，根据天线阵列接收数据表示得到目标协方差矩阵，对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到目标变换矩阵，根据盖氏圆定理，生成所述目标变换矩阵对应的半径向量； 获取噪声背景，当所述噪声背景为高斯色噪声背景时，对所述半径向量进行压缩和标准化，得到目标半径矩阵； 根据目标聚类算法对所述目标半径矩阵进行聚类，得到聚类结果； 根据所述聚类结果获取目标簇，根据所述目标簇得到雷达信源数目； 所述根据目标雷达天线阵列信息生成天线阵列接收数据表示，根据天线阵列接收数据表示得到目标协方差矩阵，对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到目标变换矩阵，根据盖氏圆定理，生成所述目标变换矩阵对应的半径向量，具体包括： 根据所述目标雷达天线阵列信息构建每个信号源对应的阵列导向矢量，根据所有的所述阵列导向矢量，生成导向矢量矩阵，根据所述导向矢量矩阵生成所述天线阵列接收数据表示； 根据所述天线阵列接收数据表示得到所述目标协方差矩阵和雷达回波信号协方差矩阵； 根据所述雷达回波信号协方差矩阵对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到所述目标变换矩阵； 根据盖氏圆定理，从所述目标变换矩阵中获取每个盖氏圆的盖氏圆半径，根据所有所述盖氏圆半径，生成所述半径向量； 所述根据所述雷达回波信号协方差矩阵对所述目标协方差矩阵进行酉变换，得到所述目标变换矩阵，具体包括： 根据所述雷达回波信号协方差矩阵对所述目标协方差矩阵进行分块，根据分块后的结果得到主子矩阵； 对所述主子矩阵进行特征值分解，得到所述主子矩阵的特征空间向量； 根据所述特征空间向量构造酉变换矩阵，根据所述酉变换矩阵对所述特征空间向量进行酉变换操作，得到所述目标变换矩阵； 所述获取噪声背景，当所述噪声背景为高斯色噪声背景时，对所述半径向量进行压缩和标准化，得到目标半径矩阵，具体包括： 获取噪声背景，并判断所述噪声背景的类型； 当所述噪声背景为高斯色噪声背景时，根据所述酉变换矩阵和每个盖氏圆的圆心，对所述半径向量中的每个所述盖氏圆半径进行压缩，得到多个压缩半径； 对每个所述压缩半径进行标准化处理，得到每个盖氏圆的目标半径； 根据所有所述目标半径，生成所述目标半径矩阵。

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