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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种动平台分布式雷达动目标快速探测方法、装置及设备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：CN119916323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510116997.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种动平台分布式雷达动目标快速探测方法、装置及设备是由李西敏;姜昕悦;杨诗兴;朱圣棋;姬伟杰;米晓林;姜夏宇设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种动平台分布式雷达动目标快速探测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种动平台分布式雷达动目标快速探测方法、装置及设备。其中，动平台分布式雷达动目标快速探测方法包括：构建动平台分布式雷达系统模型，并基于动平台分布式雷达系统模型得到低比特量化后信号模型；通过低比特量化后信号模型生成动平台分布式雷达系统的广义似然比检验GLRT检测器；基于GLRT检测器，采用差分进化法DE和批量梯度下降法BGDA进行联合估计处理，得到状态数据；状态数据包括：雷达散射截面积RCS、目标位置、目标速度、雷达位置和雷达速度。在本发明中，通过采用差分进化法DE和批量梯度下降法BGDA进行联合估计处理，提高了动态变化的环境中动平台分布式雷达系统对于目标参数估计的精确性和收敛速度。

本发明授权一种动平台分布式雷达动目标快速探测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于低比特量化的动平台分布式雷达动目标快速探测方法，其特征在于，包括： 构建动平台分布式雷达系统模型，并基于所述动平台分布式雷达系统模型得到低比特量化后信号模型； 通过所述低比特量化后信号模型生成动平台分布式雷达系统的广义似然比检验GLRT检测器； 基于所述GLRT检测器，采用差分进化法DE和批量梯度下降法BGDA进行联合估计处理，得到状态数据；所述状态数据包括：雷达散射截面积RCS、目标位置、目标速度、雷达位置和雷达速度； 其中，所述基于所述GLRT检测器，采用差分进化法DE和批量梯度下降法BGDA进行联合估计处理，得到状态数据，包括： 基于所述GLRT检测器构建联合估计优化模型； 获取雷达散射截面积初始值，采用DE算法对所述GLRT检测器中的低比特量化后信号进行估计处理，得到第一相关参数估计量；所述第一相关参数估计量包括：第一目标位置、第一目标速度、第一雷达位置和第一雷达速度； 利用所述第一相关参数估计量，采用BGDA算法对所述雷达散射截面积初始值进行优化处理，得到第一雷达散射截面积； 基于所述联合估计优化模型对所述第一雷达散射截面积和所述第一相关参数估计量进行联合优化处理，得到所述状态数据； 其中，所述基于GLRT检测器构建联合估计优化模型，包括： 基于所述GLRT检测器中的GLRT检测统计量构建得到所述联合估计优化模型； 所述联合估计优化模型表示为： ； 其中，表示最终生成的状态数据，表示中包含、、、以及时对应的GLRT检测统计量，表示量化位数为时第个雷达对应的低比特量化后信号，表示中第个目标的初始位置，表示中第个雷达对应的初始位置，表示中第个目标的速度，表示中第个雷达对应的速度，表示中第个雷达的雷达散射截面积，表示量化位数为时第个雷达对应的低比特量化后信号。

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