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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于隐马尔可夫模型的迭代宽带弱目标检测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：CN121168685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511713300.9，技术领域涉及：G06N7/01；该发明授权一种基于隐马尔可夫模型的迭代宽带弱目标检测方法是由汪勇;李颉莹;杨益新设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐马尔可夫模型的迭代宽带弱目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于隐马尔可夫模型的迭代宽带弱目标检测方法，首先对宽带阵列接收数据分子带做常规波束形成得到宽带频率‑方位谱，将宽带目标的方位角变化建模为一阶隐马尔可夫模型，利用随机宽带信号模型下，纯噪声和目标存在条件下常规宽带FRAZ谱的概率分布特性，计算HMM模型的参数；然后利用Viterbi算法获得宽带目标在各个频点上的方位角，估计已检测到的目标信号功率和该方向信号对于各个波束接收的信号能量贡献，减掉已检测信号的波束能量分布，重新更新宽带FRAZ谱，再进行下一轮检测，直到检测到弱目标为止，再对已检测结果进行阈值筛选，去除信号能量泄露引起的虚警。本发明方法可以在有强干扰条件下检测到宽带弱目标的方位，且适用于多目标检测。

本发明授权一种基于隐马尔可夫模型的迭代宽带弱目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐马尔可夫模型的迭代宽带弱目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：计算宽带频率方位谱； 步骤2：推导随机宽带信号在纯噪声和有目标时的精确概率分布； 步骤3：计算隐马尔可夫模型参数； 将频率方位谱中的方位角变化建模为一阶隐马尔可夫过程，隐状态为方位角，频点k的状态定义为，即，频点k-1的状态定义为，遵循下列状态方程： ； 其中，表示状态噪声，它服从一个均值为0方差的高斯分布； Q个扫描方位对应Q个状态，i为状态索引，即表示取值为第i个状态，；假设各状态独立同分布； 定义频点k的观测值为，其中表示频点k方位谱上第i个状态上的观测值； 隐马尔可夫模型HMM用参数表示，A为状态转移矩阵，B为观测概率矩阵，Π为初始概率向量； 初始概率向量Π定义为： ； 其中，表示概率； 在起始阶段，缺乏目标状态先验信息，因而取； 状态转移矩阵的元素{}定义为： ，； 其中，表示行列式函数，表示归一化因子，确保A的行和为1； 观测概率矩阵的元素{}定义为： ； 和时观测值的概率分布分别为： ； ； 得到： ； 步骤4：采用Viterbi算法求解宽带频率方位谱的目标方位值； 步骤5：估计已检测信号波束能量分布并更新频率方位谱； 步骤6：去除信号能量泄露引起的虚警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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