西安电子科技大学戴奉周获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于快速SBL算法的周期性分段观测ISAR高分辨成像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：CN115963494B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210922247.3，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于快速SBL算法的周期性分段观测ISAR高分辨成像方法是由戴奉周;王媛媛;禄晓飞设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于快速SBL算法的周期性分段观测ISAR高分辨成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于快速SBL算法的周期性分段观测ISAR高分辨成像方法，包括：利用获取的周期性分段观测数据进行建模，获得原始待重构信号的重构模型；构建分层贝叶斯先验模型并获得分层先验分布；根据分层先验分布和观测数据获得原始待重构信号的后验分布；利用后验分布构造SBL算法的迭代公式；利用基于傅里叶字典的快速SBL算法计算SBL算法单次迭代中的后验分布均值和后验分布协方差矩阵的对角线元素；将后验分布均值和后验分布协方差矩阵的对角线元素进行迭代计算，以获得最终的ISAR成像结果。本发明针对周期性分段观测数据的情况提出了一种基于快速SBL算法的成像方法，能够很好地抑制旁瓣、缩小主瓣宽度，提高分辨率，从而能够实现高分辨成像。
本发明授权基于快速SBL算法的周期性分段观测ISAR高分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快速SBL算法的周期性分段观测ISAR高分辨成像方法，其特征在于，包括： S1：利用获取的周期性分段观测数据进行建模，获得原始待重构信号的重构模型， 所述重构模型为： 其中，字典矩阵x表示原始待重构信号，表示观测噪声，表示观测数据中的有效数据，D表示过完备字典矩阵，表示有效矩阵对应的选择矩阵； S2：构建原始待重构信号的分层贝叶斯先验模型并获得原始待重构信号的分层先验分布； S3：根据所述分层先验分布和所述周期性分段观测数据获得原始待重构信号的后验分布； S4：利用所述后验分布构造SBL算法的迭代公式； S5：利用基于傅里叶字典的快速SBL算法计算SBL算法单次迭代中的后验分布均值和后验分布协方差矩阵的对角线元素； S6：将所述后验分布均值和后验分布协方差矩阵的对角线元素带入所述迭代公式进行迭代计算，以获得最终的ISAR成像结果。
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