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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设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：CN119829897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411769866.9，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法是由郝程鹏;金禹希;殷超然设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，包括：步骤1接收均匀声呐线阵列采集的待检测及辅助数据，构造二元假设检验问题，步骤2引入潜变量，得到观测数据矩阵的线性高斯模型；步骤3通过EM方法分别求解概率密度函数中的未知参数；步骤4将估计结果带入后验概率中得到最终的EM‑ABORT检测器，实现能够抑制失配信号的自适应目标检测。本发明通过引入潜变量构造线性高斯模型，将各假设下的信息进行有效整合，获得了更精确的参数估计结果，在获得高检测概率的同时，能够有效抑制失配程度较大的干扰信号，提高检测器对信号的选择能力。

本发明授权一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法在权利要求书中公布了：1.一种能够抑制失配信号的自适应目标检测器的设计方法，包括： 步骤1接收均匀声呐线阵列采集的待检测数据及辅助数据，构造二元假设检验问题，包括：使用H0和H1分别表示无目标信号假设和有目标信号假设，满足下式： 其中，n和nk为独立同分布干扰分量，服从均值为0，协方差矩阵为的高斯分布；α为目标的未知复振幅；v为目标导向向量；v⊥与v在白化空间内正交，v⊥M-1v＝0，令代表数据矩阵；z代表待检测单元的回波数据；zk表示第k个辅助数据；K表示辅助数据的总数；表示复数域；步骤2引入潜变量，得到观测数据矩阵的线性高斯模型，包括：引入代表目标存在性的潜变量c，其中c＝0表示H0假设成立，c＝1表示H1假设成立； Z的概率密度函数满足如下线性高斯模型： fZ；M,α,v⊥＝p0f0Z；M,v⊥+p1f1Z；M,α 其中，f0Z；M,v⊥和f1Z；M,α分别表示H0与H1假设下Z的概率密度函数； 步骤3通过EM方法分别求解概率密度函数中的未知参数； 步骤4将估计结果代入后验概率中得到最终的EM-ABORT检测器，实现能够抑制失配信号的自适应目标检测；其中，最终的EM-ABORT检测器满足下式： 其中，及分别为p0、p1、α及v⊥经过lmax次迭代后的最终估计结果，η为可调参数。

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