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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA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：CN116413656B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310266771.4，技术领域涉及：G01S3/14；该发明授权基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法是由闫锋刚;赵伟程;曹丙霞;娄毅;金铭;位寅生设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及极化敏感镜面反射阵列信号处理技术领域，具体的说是一种基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法，其特征在于，通过以下步骤实现：获取极化敏感镜面反射阵列接收信号，构建和‑差共，分块表示协方差矩阵后利用和‑差共阵思想得到各子阵的虚拟阵输，矩阵重构，进行特征值分解得到噪声子空间后进行极化‑DOA联合估计，在不同信噪比下本发明所提的极化敏感镜面反射阵列极化‑DOA联合估计方法的空间角估计精度均高于拥有相同阵元数的传统非镜面阵列，并且信噪比较高时的估计精度与拥有与虚拟阵相同阵元数的传统阵列估计精度相近。

本发明授权基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法，其特征在于，通过以下步骤实现： 步骤1：获取极化敏感镜面反射阵列接收信号：考虑K个远场窄带信号入射到由N个三正交偶极子构成的极化敏感镜面反射阵列，N个三正交偶极子的位置为d＝[d1,d2,...,dN]T，其中d10，由于存在反射面，每个偶极子将会同时接收直接入射信号和反射信号，则阵列接收信号为： 其中，Xdt为直接入射信号，Xrt为反射信号，St＝[s1,s2,...,sK]T为信号矢量，Nt为加性高斯白噪声，Xpt，p＝X,Y,Z为各偶极子的接收信号，AM＝[aMθ1,γ1,η1,…,aMθK,γK,ηK]为极化敏感镜面反射阵列的阵列流形，aMθk,γk,ηk为极化敏感镜面反射阵列的导向矢量，其可写为直接入射信号的导向矢量aDθk,γk,ηk和反射信号的导向矢量aRθk,γk,ηk之和： 式中，aSθk＝[expj2πλ·d1sinθk,…,expj2πλ·dNsinθk],k＝1,…K为阵列空域导向矢量，表示Kronecker乘，Ξθk为三正交偶极子的空间响应矩阵： 进而，化简后的镜面反射阵列导向矢量可写为： 式中，ξp,p＝X,Y,Z为各偶极子的极化域导向矢量，dpθk,p＝X,Y,Z为各偶极子化简后的空域导向矢量： 为方便，以代替 步骤2：构建和-差共阵： 步骤2-1：利用和集合{di+dj}和差集合{di-dj}获得和-差集合： H＝{di+dj}∪{di-dj} 步骤2-2：为方便后续算法，去除和-差集合中的大量冗余元素与负值后即可得到具有Q个元素的和-差共阵，并且其中的元素代表虚拟阵元位置： H'＝uniqueH 其中，unique·为去除元素中的重复元素与负值； 步骤3：分块表示协方差矩阵后利用和-差共阵思想得到各子阵的虚拟阵输： 步骤3-1：计算极化敏感镜面反射阵列接收信号的协方差矩阵并分块表示： 式中，·H表示共轭转置，每个子阵对应各偶极子间的协方差矩阵，步骤3-2：向量化协方差矩阵中的子阵Rij,i,j＝X,Y,Z： 式中，⊙为KR积，为各偶极子的空域阵列流形，为噪声功率，为第k个信号的功率，为只有第一个元素为1的列向量，其中，ξi,k为第k个信号平行于i轴偶极子的极化矢量； 步骤3-3：将分解为对应差共阵与和共阵的两部分： 式中，当j不为Y的时，否则其中： 此时，按照相同的规则，将各偶极子的向量化数据也分为对应差共阵与和共阵的两部分： 式中，对应差共阵，对应和共阵，±号的选取与中相同； 步骤3-4：按照线性关系求得各子阵的虚拟阵输出： z'ij＝pinvPaij·zij 式中，为描述线性组合关系的矩阵为转换矩阵，当j≠Y时，Paij中任意一行只有|bm-bn|和|bm+bn|在H中的位置索引上为1，其余元素均为0；而当j＝Y时，Paij任意一行在|bm-bn|的位置索引上为-1，在|bm+bn|的位置索引上为1； 步骤4：矩阵重构，包括以下步骤： 步骤4-1：扩展各子阵的虚拟阵输出： Zij＝[±z”ij,z'ij]T 式中，z”ij为z'ijz'ij去掉第一个元素后进行上下翻转后的数据矩阵，当i，j任一为Y时式中±取-，否则取+； 步骤4-2：在Zij中依次选取Q个具有Q个元素的子阵输出Zij,q，并利用Q个子阵构造Zij对应的协方差矩阵 步骤4-3：利用所有的Rij构造一个3Q*3Q维的协方差矩阵 此时，重构后协方差矩阵对应的导向矢量为： 式中，为各偶极子重构后的空域导向矢量： 其中，H'i,i＝1,…Q为H'中的第i个元素； 步骤5：进行特征值分解得到噪声子空间后进行极化-DOA联合估计；步骤5包括以下步骤： 步骤5-1：对进行特征值分解，得到噪声子空间： 步骤5-2：结合秩亏损原理剥离空域参数和极化域参数，构建仅含空域参数的谱函数： 即可通过搜索fθθ的极大值获得信号的空域参数，其中fθθ的Q个极大值所对应的θ为信号的来波方向， 得到信号的来波方向后，将其代入下式再次进行搜索，Q个极大值对应的坐标即为信号的极化辅角：

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