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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种面向二维盲源压缩信号的线谱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：CN121167097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511177353.3，技术领域涉及：G06F17/16；该发明授权一种面向二维盲源压缩信号的线谱估计方法是由孙杰;张浩川设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向二维盲源压缩信号的线谱估计方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种面向二维盲源压缩信号的线谱估计方法。盲源体现在有效信号源的个数未知、所在方位角度未知、信号复振幅也未知。信号数据由传感器获取后又经过压缩加噪声得到检测数据。本发明根据检测数据利用因子图上的近似消息传递方法，可分别估计得到激活因子序列与信号复振幅的近似后验概率的同时使用定位模块得到信号角度的取值，再根据信号源数目与信号复振幅的近似后验概率，获得信号源数目与信号复振幅的估计值。相较于现有的技术方案，本方案的优势在于：其一，相对于BIG‑AMP，本算法优势在于不需要信号方位角度的先验分布；其二，相对于ESPRIT，本算法优势在于还能提供关于信号复振幅的估计量；其三，相对于AMP+ESPRIT算法，本算法优势在于可令信号源数目未知。

本发明授权一种面向二维盲源压缩信号的线谱估计方法在权利要求书中公布了：1.一种面向二维盲源压缩信号的线谱估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据给定的维的观测矩阵和维的压缩矩阵，构建如下关于的线谱估计模型： ，，1 其中，为维的观测矩阵，为维的压缩矩阵，为维的待压缩信号矩阵，与分别为维与维的噪声矩阵，均服从零均值的独立高斯分布，其中矩阵每个元素的方差为，矩阵每个元素的方差为，为维的具有固定结构的阵列流形矩阵，记的第列为且令 ，2 其中，是虚数单位，是自然常数，为维的复合矩阵，其表达式为： ,3 其中，是由作为主对角线元素的维的对角矩阵，用于表征各潜在信号源的激活情况，是维的所有潜在信号源发射信号的复振幅矩阵，是激活因子组成的维列向量，其定义为，各激活因子建模为独立服从参数为的伯努利二项分布，即服从以下分布 4 记复合矩阵的第行第列个元素为，建模为服从参数为的高斯-伯努利分布，即服从以下分布 5 其中，表示均值为0、方差为的高斯概率密度函数，表示狄拉克冲激函数， S2、设定最大迭代次数，令迭代变量，为中间变量和赋初值； S3、向迭代变量加一，即； S4、以和作为输入，调用外层解压模块，得到第次迭代的维矩阵； S5、令，以与作为输入，调用定位模块，计算角度的估计值，并按公式2，用替代，构建矩阵的估计值； S6、以和作为输入，调用内层解压模块，计算矩阵元素与激活因子的后验概率估计值和，并按如下方式计算的估计值 ； S7、对，计算 6 其中，表示在时的取值，若的取值大于或等于0，令的估计量为1；若取值小于0，令为0，令等于激活序列中不为0的元素个数，计算 ；7 S8、重复执行步骤S3至S7，直至迭代变量，输出角度估计值、信号复振幅估计值和信号源数目估计值。

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