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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于贝叶斯估计的交叉极化SAR噪声抑制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：CN120162528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510295921.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于贝叶斯估计的交叉极化SAR噪声抑制方法是由王利花;葛德琛;孙伟伟;王红美;蒋雯静设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于贝叶斯估计的交叉极化SAR噪声抑制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于贝叶斯估计的交叉极化SAR噪声抑制方法，包括：获取原始交叉极化数据并进行预处理；获取与所述交叉极化数据对应的噪声矢量信息以及各子带的条带边界信息；基于贝叶斯方法，计算子带的噪声缩放系数；计算子带的功率平衡系数；由原始交叉极化数据的后向散射系数减去重构二维噪声场实现去噪。本发明的有益效果是：本发明从数据产品中读取计算噪声矢量信息，通过贝叶斯估计获得噪声缩放系数对噪声矢量进行缩放，实现将方位向噪声进行抑制的目的。

本发明授权一种基于贝叶斯估计的交叉极化SAR噪声抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯估计的交叉极化SAR噪声抑制方法，其特征在于，包括： S1、获取原始交叉极化数据并进行预处理； S2、获取与所述交叉极化数据对应的噪声矢量信息以及各子带的条带边界信息； S3、基于贝叶斯方法，计算子带的噪声缩放系数； S3包括： S301、在每个子带内部，将交叉极化数据划分为若干分块，计算每个分块的最小加权线性残差平方和； S301中，最小加权线性残差平方和的计算表达式为： 其中，是块内采用初始噪声缩放系数进行噪声抑制后的后向散射系数；σ0是交叉原始后向散射系数；k是块内设置的初始缩放系数，Gds是读取的扇贝增益；是噪声矢量；RSSk是最小加权线性残差平方和；i是每个分块，代表第i块；ωi是权重，由噪声的绝对值梯度决定，用于反映噪声的变化细节；是块内与距离向索引的拟合结果； S302、基于最小加权线性残差平方和构建噪声缩放系数的似然函数和先验分布函数； S303、基于似然函数和先验分布函数，通过贝叶斯方法估计噪声缩放系数的后验分布，并选择后验分布中概率最大的值作为分块的噪声缩放系数； S304、计算子带内所有分块的缩放系数的总和并求均值，当作这个子带的噪声缩放系数； S4、计算子带的功率平衡系数；S4包括： S401、根据子带的条带边界信息确定子带间的功率突变区域； S402、计算子带间功率突变区域内分块的平均功率均值作为分块的功率平衡系数，然后将区域内所有分块的平衡功率均值作为子带的功率平衡系数； S5、根据噪声缩放系数和功率平衡系数重构二维噪声场，由原始交叉极化数据的后向散射系数减去重构二维噪声场实现去噪。

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