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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种雷达回波多特征分治的海面稀疏目标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：CN121091273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511631035.X，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权一种雷达回波多特征分治的海面稀疏目标超分辨成像方法是由毛德庆;张永超;沈家豪;张彬;刘志远;张寅;谢筱;张凤梅;蒲巍;黄钰林;杨建宇设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷达回波多特征分治的海面稀疏目标超分辨成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雷达回波多特征分治的海面稀疏目标超分辨成像方法，属于雷达探测与成像领域。本发明首先利用多特征复杂网络MF‑CNET将回波转换到幅度、相位、频率和驻留时间四类特征空间上，并经注意力UNet结构处理以有效区分海杂波和目标回波；然后，对分离后的杂波和目标分量应用基于数据分治的稀疏贝叶斯学习进行贝叶斯参数估计，提升估计精度；最后，引入参数剪枝求解器在迭代超分辨过程中剔除无效参数，降低计算开销。与现有方法相比，本发明方法具有优越的抗海杂波能力及目标分辨能力，能够获得更清晰、更可靠的海面目标成像结果。

本发明授权一种雷达回波多特征分治的海面稀疏目标超分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种雷达回波多特征分治的海面稀疏目标超分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：雷达向目标区域发射线性调频信号，获取经过脉冲压缩与距离徙动校正的回波信号，然后根据天线方向图与散射系数的卷积，得到方位回波信号模型； 步骤2：基于目标-杂波分治的复数多特征增强网络，进行目标回波-杂波分离；具体通过多层卷积网络提取幅度空间、相位空间、频率空间、驻留时间空间这四个空间的特征，然后经过U-net网络进行特征增强和融合，得到目标回波； 步骤3：基于分离数据的稀疏贝叶斯学习超分辨成像； 构建噪声杂波的概率密度函数，假设噪声杂波的精度服从伽马分布，根据复高斯分布得到目标回波的先验信息，并引入目标散射系数的先验信息来描述前视场景； 将目标散射系数的精度单独建模伽马分布；利用贝叶斯法则推导出目标散射系数、噪声杂波的精度、目标散射系数的精度的后验分布；然后对目标散射系数、噪声杂波的精度、目标散射系数的精度这三个超参数进行迭代求解； 步骤4：超参数剪枝求解器；使用固定阈值移除参数活跃集中的冗余元素，再对三个超参数进行迭代求解。

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