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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于高斯先验的前视扫描雷达频域快速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：CN118915061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202410934750.X，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权一种基于高斯先验的前视扫描雷达频域快速成像方法是由黄钰林;张寅;沈家豪;高山林;孙震宇;毛德庆;张永超;杨建宇;杨海光设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯先验的前视扫描雷达频域快速成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于高斯先验的前视扫描雷达频域快速成像方法，首先获取回波数据并进行预处理，然后基于高斯先验贝叶斯框架，进行贝叶斯推理，再构建时域解卷积问题，在等效正则化过程中添加光滑滤波算子，通过傅里叶变换将时域的解卷积问题转换到频域，进行快速频域求解。本发明的方法在处理时域内的反卷积问题时添加光滑滤波算子，能够平滑图像的噪声和细节，同时保留图像的基本结构，提升成像质量，通过傅里叶变换转化为频域，利用傅里叶变换时域卷积等于频域乘法的性质，成功地将逆运算转换为除法运算，大大降低了计算复杂度，在不损失成像质量的条件下具有更高的成像效率。

本发明授权一种基于高斯先验的前视扫描雷达频域快速成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯先验的前视扫描雷达频域快速成像方法，具体步骤如下： 步骤一、回波数据获取与预处理； 构建前视扫描雷达方位回波卷积模型，设定载机平台的飞行高度为H,运动方向沿三维坐标系的Y轴方向，速度大小为V，雷达波束以速度ω'逆时针扫描，波束俯仰角为α,零时刻载机平台位于坐标原点的正上方A点处； 设空间中一目标P零时刻位于波束中心，相对于载机平台的距离为R0，水平方位角为空间方位角为θ0，由空间几何关系可知 在t时刻，载机平台由A点运动到D点处，此时目标P相对于载机平台的水平方位角为空间方位角为θ，载机平台与目标间的距离Rt表达式如下： 对距离历史表达式在t＝0处进行泰勒级数展开，表达式如下： 距离历史表达式可近似为如下表达式： Rt≈R0-Vcosθ0t3 设雷达发射信号为线性调频信号Sτ，表达式如下： 其中，τ表示距离向时间变量，Tr表示线性调频信号脉冲时宽，f0表示载波频率，Kr表示调频斜率，rect[·]表示距离向时间域的窗函数，具体如下： 对于成像场景中的任一点目标P，前视扫描雷达接收到的回波信号经下变频后表达式如下： 其中，σ0表示目标散射系数，ψt表示天线方向图调制函数，t表示方位向时间变量，τd＝2Rtc表示双程回波延迟，c表示光速； 天线方向图调制函数表示为表示转置天线方向图函数，且 设成像场景中任一点目标斜距为R，空间方位角为θ，则可得： 将上式7和式8代入信号表达式中，可得： 其中，B表示发射信号带宽，λ表示波长，最后一项为平台运动引起的多普勒相位，σ表示目标散射系数σ0与双程回波延迟τd引起的附加相位的乘积，表达式如下： 设目标单位冲击响应函数为hR,θ，表达式如下： 则经过脉压和走动校正后的回波信号表示成二维卷积形式，表达式如下： 其中，符号表示二维卷积运算，δ·表示冲激函数，忽略式12中多普勒相位，则得到点目标回波更简化的形式，表达式如下： 其中，表示目标散射分布函数； 目标回波y表示为天线测量矩阵h′和目标散射系数x的卷积形式，表达式如下： y＝h′*x14 其中，*表示卷积运算符；使用Richardson-Lucy解卷积算法求解式14中的x； 提出一种频域求解策略来估计x，式14改写表达式如下： y＝hx15 其中，h是N×N矩阵，表示天线方向图矩阵，y是N×1向量，x是N×1向量，N表示方位采样点数；式15以频域形式表示，表达式如下： Yω＝HωXω16 其中，Yω、Hω和Xω即y、h和x的频域表示，ω表示频域中的坐标； 回波受噪声影响，则式16可表示如下： Yω＝HωXω+Nω17 其中，Nω表示噪声的频域表示； 若天线方向图矩阵h是满秩矩阵，则目标散射系数x通过求解逆函数确定；在频域中计算x，天线方向图矩阵是低秩的，则高频分量Hω为0或接近0；回波受噪声影响，Xω的表达式如下： 步骤二、基于高斯先验贝叶斯框架，进行贝叶斯推理； 目标根据y确定x的最可能解，表达式如下： 其中，p·表示概率分布，表示x的最大后验估计值； 设定噪声服从均值为0且方差为ξ的高斯分布，则推导出似然函数，表达式如下： 对于x先验，使用一组滤波器gk进行表征，表达式如下： 其中，β表示权重，i表示采样点数，f·表示滤波函数，gi,k表示以i为中心的第k个滤波器； 选择滤波器，即水平导数gx＝[1,-1]和垂直导数gy＝[1,-1]T滤波器； 其中，T表示转置； 将gx、gy代入式21，表达式如下： 将式20和21代入19，得到x的最大后验表达式如下： 则式23的负对数表达式如下： 其中，w＝βξ2,通过最小化式24获得x的估计值； 步骤三、基于步骤二，构建时域解卷积问题； 设定先验是高斯先验，对式24进行微分得到表达式如下： 令式25为零，得到表达式如下： 其中，Cgk表示gi,k的线性算子；当I表示单位矩阵，式26等同于L2正则化，其解表达式如下： 式27是距离单元的方位解，使用ADMM对求解过程进行优化，得到的估计值表达式如下： Xk＝HTH+wI-1HTY+ρZ-U Uk＝Uk-1+Xk-Zk 其中，H、X和Y分别表示天线矩阵、目标矩阵和回波矩阵；Z和U表示引入的松弛变量，ρ表示拉格朗日参数，表示收缩参数，k表示第k次迭代，收缩算子表达式如下： 步骤四、通过傅里叶变换将时域的解卷积问题转换到频域，进行快速频域求解； 将式26中的向量形式转化为矩阵形式以加速求解，表达式如下： 通过求解一组稀疏线性方程A'X＝B'来推导最优解，表达式如下： B'＝HTY 则A'X＝B'可表示为如下表达式： 在频域中求解A'X＝B'，得到的频域表达式如下： 其中，Gkω表示Cgk的傅里叶变换； 求解式33得到Xω表达式如下： 通过逆变换，求解出目标的散射系数，表达式如下： 其中，IFFT·表示逆傅里叶变换算子。

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