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龙图腾网获悉同济大学申请的专利分布式麦克风阵列两层信息融合模型的设计实现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：CN116866752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310763385.6，技术领域涉及：H04R1/08；该发明授权分布式麦克风阵列两层信息融合模型的设计实现方法是由王睿;徐可馨设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本分布式麦克风阵列两层信息融合模型的设计实现方法在说明书摘要公布了：本发明提出了分布式麦克风阵列两层信息融合模型的设计实现方法，包括：获取用于标识声源目标特征的谐波基频；对来自分布式麦克风阵列的某一阵列内不同通道的估计结果进行第一次融合；使用强化学习对来自分布式麦克风阵列的不同阵列的估计结果进行第二次融合。发明采用的谐波估计方法适用于远场声源检测中的远距离、低频段、低信噪比条件下的谐波估计问题，通过对目标函数的分解与化简，降低了计算复杂度，提高了谐波估计的实时性，同时也保证了估计精确度、对噪声的鲁棒性和稳定性；基于强化学习的第二层融合使得最终估计结果更多地考虑估计准确度较高的阵列给所出的估计值，对提高阵列信息融合准确度有着积极作用。

本发明授权分布式麦克风阵列两层信息融合模型的设计实现方法在权利要求书中公布了：1.分布式麦克风阵列两层信息融合模型的设计实现方法，其特征在于，包括： 步骤一、获取用于标识声源目标特征的谐波基频； 步骤二、对来自分布式麦克风阵列的某一阵列内不同通道的估计结果进行第一次融合； 步骤三、使用强化学习对来自分布式麦克风阵列的不同阵列的估计结果进行第二次融合； 步骤二： 在同一个阵列内部直接通过求均值进行数据融合，其计算公式如下： 其中表示经过第一次融合，以麦克风阵列为单位得到的基频估计值，表示由某个麦克风阵列的第个通道的数据得到的基频估计值，表示总的通道数量; 步骤三： 在第二层融合模型中，对来自第一层融合的估计值进行加权求和操作；每个阵列都有其对应的权重值，用表示融合后的结果，有 其中为第个阵列的权重值，第个阵列输出的估计基频；权重序列使用无模型的强化学习算法根据各个阵列的估计结果的可信度进行动态调整； 在强化学习算法中，状态值设置为用当前权重序列和各阵列第一层估计结果计算得到的融合当前融合结果；动作设置为对各个阵列权重值的修正，分为按固定比例增加、按固定比例减少和维持不变三种；奖励值用费雪信息量进行计算；在每一时刻计算费雪信息量，并将前后时刻的信息量进行比较，最终的奖励值设置为 其中表示费雪信息量。

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