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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种SAR图像散射中心参数估计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：CN115932847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211449550.2，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种SAR图像散射中心参数估计方法是由王峰;龙波设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种SAR图像散射中心参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于交替优化和序列化正交匹配追踪的SAR图像散射中心参数估计方法，包括以下步骤：获取原始SAR图像并进行预处理，得到原始频域回波数据；根据原始频域回波数据，使用点散射中心模型和OMP算法初始化目标散射中心所在的重点区域，得到初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比；根据初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比，基于属性散射中心模型和SOMP算法进行属性参数提取，输出散射中心属性参数估计结果、散射中心系数估计结果和散射中心能量占比序列。与现有技术相比，本发明能高效的提取散射中心参数，获取有意义的目标散射部件属性信息。

本发明授权一种SAR图像散射中心参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于交替优化和序列化正交匹配追踪的SAR图像散射中心参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始SAR图像并进行预处理，得到原始频域回波数据； S2、根据原始频域回波数据，使用点散射中心模型和OMP算法初始化目标散射中心所在的重点区域，得到初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比； S3、根据初始散射中心位置参数集合和初始散射中心能量占比，基于属性散射中心模型和SOMP算法进行属性参数提取，输出散射中心属性参数估计结果、散射中心系数估计结果和散射中心能量占比序列； 基于交替优化过程中上一阶段提取的散射中心原子能量占比序列的序列化正交匹配追踪算法SOMP包括以下步骤： 1初始化输入的散射回波向量s，上一阶段j输出的估计参数集合j＝1，2，3，4，上一阶段提取出的散射原子降序的能量占比δ，SOMP最小比较次数N，根据SAR图像信噪比设置的停止迭代对应的散射中心最小能量占比ε，初始化k＝1，r＝s，＝0，δ＝1； 2根据上一阶段数据的对应的降序能量次序δ＝{δ,δ,...,δ,...,δ}，依次生成对应的Θj1对应的Θj2……，其中的Θji是根据和细化网格确定的，以上阶段估计参数结果为中心，每个参数取值向左右各扩展一定范围并根据细化网格进行重新细化取值得到的参数原子的集合； 3确定迭代阈值ε； 4生成动态字典：SOMP算法根据前一阶段提取的散射原子能量占比，每次只生成一个前一阶段参数原子对应的细化参数字典集的散射原子字典，k＝1时初始化当前散射原子字典为D＝DΘj1，此后依次生成DΘj2、DΘj3，…，DΘjC加入当前散射原子字典； 5进行序列化的正交匹配追踪操作：将一个Θji生成的字典DΘji称为一个原子簇，获取当前散射原子字典包含的原子簇个数，记为Ncluster；计算当前散射原子字典与散射回波余量的内积相似度c＝DH·r，获取内积相似度最大的原子的序号获取所在的原子簇序号为令当前最大内积相似度根据定义的SOMP算法的Nh参数，比较和Nh的大小，若Nnow≥Nh，则认为当前提取的散射原子所在的原子簇比后续Nh个原子簇都要更优，保留此次的提取的散射原子结果若Nnow＜Nh，则执行51-53的迭代操作，直到满足Nnow≥Nh：51根据δc中的次序，使用当前还未生成过字典的最大的一个参数细化字典Θji+1生成散射原子字典Dt＝DΘji+1，并将其并入到当前散射原子字典中D＝[D,Dt]；52计算散射回波余量与Dt的内积相关性获取cmax＝max|c|；53如果c*＞cmax，则令Nnow＝Nnow+1，继续进行步骤51-53的迭代，直到Nnow≥Nh；如果c*≤cmax，则令Nnow＝0，更新c*＝cmax，更新当前提取的散射原子的序号再更新当前提取的散射原子所在的原子簇序号为继续进行步骤51-53的迭代，直到Nnow≥Nh； 6进行已提取了散射原子的原子簇消去的操作，同时更新相关变量：61已提取的原子簇消去，即令即为原子簇序号为的原子所对应的部分字典，62更新提取结果计算从而更新散射回波余量计算本轮SOMP迭代提取的该散射中心原子所占的能量占比 7判断是否满足停止迭代条件δk-δk-1≤ε，若是，则执行步骤8，否则，更新k＝k+1，返回步骤4进行下一轮SOMP散射中心提取迭代； 8输出散射中心参数估计结果散射中心系数估计结果σ以及散射中心能量占比序列δ，完成本交替优化阶段的散射中心参数提取。

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