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龙图腾网获悉银河航天(北京)网络技术有限公司申请的专利基于图像分析的SAR卫星的功率调节方法、装置及存储介质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：CN120896649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511395550.2，技术领域涉及：H04B10/564；该发明授权基于图像分析的SAR卫星的功率调节方法、装置及存储介质是由王浩达;王有松;李昊;任家栋;常明设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分析的SAR卫星的功率调节方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图像分析的SAR卫星的功率调节方法、装置及存储介质。包括：采集与当前时段的部分目标区域对应的SAR图像；将SAR图像输入至预先训练的功率预测模型，并利用功率预测模型中的各个时间卷积模型确定与SAR图像对应的多个第一特征图，其中时间卷积模型包括多层时间卷积网络，并且各层时间卷积网络的感受野不同；基于多个第一特征图并利用功率预测模型，确定SAR卫星在下一时段的功率调节策略；以及根据与下一时段对应的功率调节策略，对安装于SAR卫星上的激光发射器的发射功率进行调节。从而使得SAR卫星最终所生成的SAR图像较为清晰且不存在噪声的技术效果。

本发明授权基于图像分析的SAR卫星的功率调节方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分析的SAR卫星的功率调节方法，应用于SAR卫星，其特征在于，包括： 获取与当前时段的部分目标区域对应的SAR图像，其中所述SAR图像的横坐标表示与时序相关的方位向，所述SAR图像的纵坐标表示斜距离，所述SAR图像的像素值表示与所述方位向和所述斜距离对应的后向散射强度； 将所述SAR图像输入至预先训练的功率预测模型，并利用所述功率预测模型中的各个时间卷积模型确定与所述SAR图像对应的多个第一特征图，其中所述时间卷积模型包括多层时间卷积网络，并且各层时间卷积网络的感受野不同； 基于所述多个第一特征图并利用所述功率预测模型，确定所述SAR卫星在下一时段的功率调节策略，其中 所述功率预测模型包括分别与所述各个时间卷积模型对应的transformer模型、分别与各个transformer模型连接的卷积神经网络、MLP模型、神经网络模型、全连接层以及softmax分类器，其中基于所述多个第一特征图并利用所述功率预测模型，确定所述SAR卫星在下一时段的功率调节策略的操作，包括： 基于与所述各个时间卷积模型对应的第一特征图并利用所述各个transformer模型，输出分别与各个第一特征图对应的多个第二特征图； 分别将各个第二特征图输入至所述卷积神经网络，并输出与所述各个第二特征图对应的第三特征图； 将多个第三特征图输入至所述MLP模型以及所述神经网络模型，确定与各个第三特征图对应的特征向量，对各个特征向量进行拼接，并生成融合特征向量；以及 将所述融合特征向量输入至所述全连接层和所述softmax分类器，并且输出所述SAR卫星在下一时段的功率调节策略； 根据与所述下一时段对应的功率调节策略，对安装于所述SAR卫星上的激光发射器的发射功率进行调节，其中方法还包括：基于强化学习算法对功率预测模型的参数进行优化更新，其中基于强化学习对功率预测模型的参数进行优化更新的操作，包括： 获取预定历史周期内所述SAR卫星采集的多个SAR图像样本，并基于所述多个SAR图像样本生成对应的奖励信息； 确定与当前循环轮次对应的状态信息、动作信息以及所述奖励信息，并构建轨迹数据，其中所述状态信息用于指示各个SAR图像样本，所述动作信息用于指示与所述各个SAR图像样本对应的功率调节策略；以及 基于所构建的轨迹数据，利用所述强化学习算法对所述功率预测模型的参数进行优化更新。

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