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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种多径环境下DPMM聚类的最大似然节点自定位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：CN115688339B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202211320962.6，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种多径环境下DPMM聚类的最大似然节点自定位方法是由王海燕;李懿雯;闫永胜;申晓红;张晓煜设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多径环境下DPMM聚类的最大似然节点自定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多径环境下DPMM聚类的最大似然节点自定位方法，借鉴半监督机器学习的思想，利用贝叶斯非参数估计中Dirichlet过程混合模型对实际数据进行自适应学习的特点，开展基于水声传感器网络定位系统的关键方法研究，提高定位算法在多径环境下的定位性能和适应能力，提升水声传感器网络精度，在实际海洋环境下提高水声传感器网络系统的整体性能。本发明引入Dirichlet过程混合模型，将多径造成的量测误差由原本单一的零均值高斯模型替代为高斯混合模型，提高了定位精度，改进了最大似然定位算法，通过仿真对比与其他四种定位算法的性能，结果表明定位精度较其他算法有明显提升。

本发明授权一种多径环境下DPMM聚类的最大似然节点自定位方法在权利要求书中公布了：1.一种多径环境下DPMM聚类的最大似然节点自定位方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：建立水声传感器网络目标量测模型，量测方程表示如下：Rit＝ri+εit1式1中，Rit为第i个锚节点t时刻的距离量测，ri＝||Ai-X||2表示第i个锚节点到目标节点的真实距离；第i个锚节点位置为Ai＝[xi,yi]T，目标节点位置为X＝[x0,y0]，目标节点位置固定，εit为第i个锚节点t时刻的误差向量建模，建立基于DPMM聚类的最大似然定位算法图模型；步骤2：对于基于DPMM聚类的最大似然定位算法图模型结构中各变量进行后验概率推导；此时目标节点坐标已知为X1，因此，在后面推导过程中真实距离ri为常数项，不做后验推导，对于第i个锚节点的误差参数指示变量zit：2.1、当zit的指向为k,且k≤K时，由基于DPMM聚类的最大似然定位算法图模型可推导出后验概率为： 其中，K表示类别总数，k表示当前指示变量zit指向的类；各类的参数变量的后验概率只与超参数λ和属于该类的观测值Rk有关： 2.2、当zit的指向为K+1,生成一个新的类时，有： 若zit指向一个新的类，必须要从给定的先验基本分布中再给第K+1类生成新的参数，此时新参数μi,K+1与其他参数无关，后验概率为： 步骤3：对于步骤2中得到的后验概率，采取Gibbs采样，第j次迭代更新公式如下：pμikj|μi,-kj-1Rk,ri,λ∝pμik|λpRk|μikj-1,ri7步骤4：经过多次Gibbs采样迭代，获得距离量测所对应的误差分布具体参数，将t时刻的量测关于坐标变量的似然函数写为如下表达式： 其中： 步骤5：通过Gibbs采样迭代处理采集到的n组观测数据，实现对n组量测进行聚类，并将聚类后各分模型的参数代入改进后的最大似然自定位算法进行处理；令： 将J同时关于xi,yi求偏导数，经整理后得： 式中，令s＝x2+y2,Ki＝xi2+yi2，且： 将公式11写成矩阵形式为： 等价于：HX＝β15对于公式15，求出目标位置X的最小二乘解为：X＝HTH-1HTβ16令： 则目标位置X的最小二乘解为： 将式19带入s＝x2+y2，得到关于s的一元二次方程为： 步骤6：对公式20的s的一元二次方程采取根选择法进行求解，得到不同的J值，取其中最小的J值所对应的s值代入式19求得目标位置坐标。

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