技術特征：

1.一種基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，在步驟1中，建立水聽器陣列模型，對信源信號進行獨立采樣包括：

3.根據權利要求2所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，計算信號的協方差矩陣的公式為：，其中，表示信號的協方差矩陣，表示輸入矩陣，則表示該矩陣的共軛轉置，對于有限長的信號，可由在個時刻進行快照采樣獲得的來表示，其表達式可寫為：

4.根據權利要求3所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，所述步驟1還包括：

5.根據權利要求1所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，所述步驟2包括：

6.根據權利要求5所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，所述步驟2-3包括：

7.根據權利要求1所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，在步驟3中，所述cbma模塊包括通道注意力機制和空間注意力機制，通過順序地推斷通道和空間兩個維度上的注意力圖，對輸入特征進行兩個階段的提取。

8.根據權利要求7所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，所述步驟3包括：

9.根據權利要求1所述的基于改進mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，其特征在于，所述步驟4包括：

技術總結
本發明屬于水聲陣列信號處理領域，具體涉及一種基于改進Mamba網絡的水聲信號波達方向估計方法，步驟1：建立水聽器陣列模型，對信源信號進行獨立采樣，計算信號的協方差矩陣，分離協方差矩陣的實部與虛部，拼接處理后的協方差矩陣再進行歸一化處理作為數據集訓練模型；步驟2：搭建基于Mamba網絡的輕量化模塊，對協方差矩陣進行壓縮，調整維度，獲取信息的關聯性，混合所有時間步的信號，輸出信號的特征譜圖；步驟3：對特征譜圖使用CBMA模塊進行處理，通過全連接層調整維度后使用Sigmoid函數來輸出對應波達方向的估計值；步驟4：將模型級聯，使用數據集進行訓練，調整參數，利用訓練好的模型對未知信號進行波達方向估計。降低運算復雜度，更加適應水下環境。

技術研發人員：王景景,宋佳洋,劉釗,楊玉磊,隋媛,唐澳,徐凌偉,欒雯惠
受保護的技術使用者：青島科技大學
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24