中国人民解放军国防科技大学苏晓龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于深度展开的单元非均匀超表面DOA估计方法及装置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：CN119805363B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510006868.0，技术领域涉及：G01S5/02；该发明授权基于深度展开的单元非均匀超表面DOA估计方法及装置是由苏晓龙;何礼达;钮昕怡;户盼鹤;刘振设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度展开的单元非均匀超表面DOA估计方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度展开的单元非均匀超表面DOA估计方法及装置，通过构建单元距离非均匀排列的超表面阵列以及相应的时空编码矩阵，并将时空编码矩阵作用于超表面阵列，对入射信号进行时空调制得到接收信号，对接收信号进行傅里叶变换得到接收信号的Q阶谐波成分，并基于接收信号的Q阶谐波成分得到超表面单元流形矢量，采用训练好的LISTA神经网络根据超表面单元流形矢量进行估计，得到入射信号的波达方向空间谱，该神经网络为将ISTA方法展开为网络联级形式后构建得到，对波达方向空间谱进行谱峰搜索，根据谱峰位置确定波达方向估计值。采用本方法可有效降低硬件成本的同时提高波达方向的估计精度。
本发明授权基于深度展开的单元非均匀超表面DOA估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度展开的单元非均匀超表面DOA估计方法，其特征在于，所述方法包括： 构建单元距离非均匀排列的超表面阵列，在所述超表面阵列上，处于同一行的单元结构均匀排列，处在同一列的单元结构非均匀排列，并构建相应的时空编码矩阵； 将所述时空编码矩阵作用于所述超表面阵列，对入射信号进行时空调制，得到接收信号； 对所述接收信号进行傅里叶变换，得到所述接收信号的Q阶谐波成分，并基于所述接收信号的Q阶谐波成分得到超表面单元流形矢量； 采用训练好的LISTA神经网络根据所述超表面单元流形矢量进行估计，得到所述入射信号的波达方向空间谱，其中，所述LISTA神经网络为将ISTA方法展开为网络联级形式后构建得到； 对所述波达方向空间谱进行谱峰搜索，根据谱峰位置确定波达方向估计值。
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