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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于风险最小化原理的稀疏正则化波达方向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：CN121071281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511606077.8，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种基于风险最小化原理的稀疏正则化波达方向估计方法是由吴亚男;黄威;郑冰;张建兴设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于风险最小化原理的稀疏正则化波达方向估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于风险最小化原理的稀疏正则化波达方向估计方法，属于阵列信号处理与水声信号处理技术领域。本发明接收阵列信号并建立观测模型；构造稀疏表示与过完备字典；建立并初始化正则化优化模型；自适应权重更新与风险驱动的参数选择；在确定正则化参数后，采用快速迭代收缩阈值算法FISTA进行优化求解，并在每次迭代收敛后对检测到的方向进行字典细化以减小离网误差；重复少量外层迭代后，输出最终的DOA估计结果及对应功率。本发明能够实现正则化参数和噪声水平的自适应选择，在无需人工调参的情况下，有效克服低信噪比、快拍数有限、信号源相关及功率不均衡等复杂条件下的精度退化问题，从而显著提升估计的稳健性与实用性。

本发明授权一种基于风险最小化原理的稀疏正则化波达方向估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于风险最小化原理的稀疏正则化波达方向估计方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1：接收阵列信号并建立观测模型； S2：构造稀疏表示与过完备字典：在角度域中预设细密的网格点，基于各网格点的导向矢量构建过完备字典矩阵；引入行稀疏系数矩阵描述不同角度的能量分布，将 DOA 估计转化为行稀疏恢复问题； S3：建立并初始化正则化优化模型；构建包含数据拟合项、行稀疏正则项和自适应岭项的目标函数；通过最小二乘法对信号和噪声功率进行初始化估计，并结合阈值和非极大值抑制筛选候选角度集合；所述S3包括如下子步骤，具体过程为： S3‑1：正则化目标函数构建：采用带行稀疏与自适应岭的惩罚最小二乘模型： ； 其中第2项为行稀疏正则，；第3项为行加权岭，为行权重，参数后续自适应确定； S3‑2：对优化问题进行初始化并估计噪声水平和信号行功率； S3‑3：采用最小二乘方法得到初始解： ； 其中表示 Moore–Penrose 伪逆； S3‑4：基于初值计算噪声方差与行功率： ； S3‑5：根据阈值条件选取候选集推荐，并对邻近角度处的候选采用非极大值抑制以避免多重选择； S4：自适应权重更新与风险驱动的参数选择；在候选集合上为每一行引入可更新权重，将非光滑约束转化为加权二次形式，并通过行级子问题得到收缩解；结合风险最小化原理SURE自动确定等效惩罚参数，筛选出可行集合；再采用非负最小二乘方法全局拟合行稀疏和岭正则化参数，以获得一致的正则化权重； S5：迭代优化与结果输出：在确定正则化参数后，采用快速迭代收缩阈值算法FISTA进行优化求解，并在每次迭代收敛后对检测到的方向进行字典细化以减小离网误差；重复少量外层迭代后，输出最终的 DOA 估计结果及对应功率。

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