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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超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：CN120847801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511324928.X，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法是由徐刚;崔硕;周弘昊;姬昂;洪伟设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法在说明书摘要公布了：本申请适用于雷达信号处理技术领域，提供了一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法，包括：先获取多通道SAR观测数据，在数据域中构建多通道观测矢量MMV数据，再基于邻域像素高程一致性假设，构建MMV数据对应的多像素信号模型。设计核主成分分析KPCA展开网络模型，对MMV数据进行降维与增强，在降维与增强后的MMV数据基础上，引入范数压缩感知模型，再利用ADMM迭代算法求解压缩感知模型，并将ADMM算法展开为深度网络，重建高程谱，获取SAR图像超分辨三维重建结果。本申请能够有效提高三维重建的超分辨性能与求解效率，有助于高效实现大规模场景的高分辨三维重建。

本发明授权一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化稀疏网络的层析SAR超分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤1、获取多通道SAR观测数据，在数据域中构建多通道观测矢量MMV数据； 步骤2、基于邻域像素高程一致性假设，构建所述MMV数据对应的多像素信号模型，并设计核主成分分析KPCA展开网络模型，对MMV数据进行降维与增强； 步骤3、在进行降维与增强后的MMV数据的基础上，引入l2,1范数压缩感知模型； 步骤4、利用ADMM迭代算法求解l2,1范数压缩感知模型，并将ADMM迭代算法展开为深度展开网络，重建高程谱，获取SAR图像超分辨三维重建结果； 所述步骤4中，ADMM迭代算法展开所得的深度展开网络包括四个重建模块，三个正则化模块和三个乘子更新模块；所述四个重建模块，三个正则化模块和三个乘子更新模块的排列顺序为：重建模块、正则化模块、乘子更新模块、重建模块、正则化模块、乘子更新模块、重建模块、正则化模块、乘子更新模块、重建模块；其中，按照所述排列顺序，第一个重建模块，具体如下： 式中，表示第1个重建模块输出的重建结果； 除了所述第一个重建模块，任一个重建模块，具体如下： 式中，表示第l个重建模块输出的重建结果，表示可学习的惩罚系数，Zl-1表示第l-1个正则化模块的输出结果，μl-1表示第l-1个乘子更新模块的输出结果； 任一个正则化模块，具体如下： 式中，是由一个多通道卷积构成的稀疏变换操作，是一个可学习的非线性函数层，用于对稀疏变换后的矩阵进行非线性变换，代替阈值操作，是由一个多通道卷积构成的逆稀疏变换操作，和表示可学习的系数； 任一个乘子更新模块，具体如下： 式中，μl表示第l个乘子更新模块输出的重建结果，当l为0时，取0，表示可学习的系数。

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