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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谱修正的多基SAR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：CN118859203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202410913992.0，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于谱修正的多基SAR成像方法是由黄钰林;张寅;宋畅;黄海辉;沈家豪;毛德庆;张永超;杨建宇;杨海光设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于谱修正的多基SAR成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于谱修正的多基SAR成像方法，首先构建多基SAR系统回波模型，分析波数谱分布不理想的原因，构建波数谱修正问题，对分布不理想的波数谱进行加窗修正以提高成像性能，并将波数谱修正问题转化为有约束的多目标优化问题，最后采用多目标粒子群优化算法进行优化求解，在波数谱分布不规则时实现高质量成像。本发明的方法利用优化得到的平行四边形窗对波数谱进行修正，通过对波数谱进行合理的修正，可以在保持较高分辨率的同时减少数据丢失，从而提高成像性能，克服了多基SAR特殊构型所导致的空间谱分布不理想以及引发的成像质量下降问题，确保了即使在复杂条件下也能获得较高质量的SAR成像结果。

本发明授权一种基于谱修正的多基SAR成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于谱修正的多基SAR成像方法，具体步骤如下： 步骤一、多基SAR系统回波建模； 根据多基SAR系统的几何模型，以O为原点建立笛卡尔坐标系；发射机和第n个接收站的起始位置为xT,yT,zT和xRn,yRn,zRn；P表示成像场景中的任意点目标，其坐标为xp,yp,0，αT,αRn表示发射机和第n个接收机的俯仰角；θT,θRn表示发射机和第n个接收机的方位角； 发射机发射线性调频信号，对于第n个接收机，目标点P的回波信号经过脉冲压缩，并与位于原点的参考目标O的回波数据进行相干处理后表达式如下： 其中，f,τ分别表示距离频域变量和方位时间变量，A,Ta,c,Tr,Kr,fc分别表示信号幅度、合成孔径时间、电磁波速度、脉冲宽度、调频斜率和发射信号的载波频率，RnPτ和RnOτ分别表示目标点P和参考点O到发射机和第n个接收机的距离历史和； 根据远场近似，目标点P和O之间的距离历史差值近似表达式如下： 根据式1和式2，通过变量变换将信号从距离频域方位时域映射到波数域，表达式如下： snkx,ky＝An·exp[jxpkx+ypky]3 其中，kx,ky表示波数域中的两个空间频率变量，会随着发射信号的频率和平台之间的相对位置而改变，An＝A·rectτTa·rectfkrTr表示信号包络；kx,ky表达式如下： 步骤二、波数谱修正问题建模； 每个接收机形成的波数谱近似为一个平行四边形，当平台之间的速度和初始位置相差较大时，出现波数谱分布不理想的情况，则对波数谱进行修正处理，具体如下： 通过增加一个窗口并仅保留窗口内的波数谱数据，同时去除不理想的分布部分，使波数谱更符合成像需求； 定义窗的形状为平行四边形，定义P1,P2,P3,P4,Pc表示平行四边形窗的四个顶点与中心坐标；θw表示平行四边形窗两条边的夹角；B1'w,B2'w表示平行四边形窗的高，与修正后波数谱的投影带宽成正比； 由平行四边形的性质可知，通过定义窗的中心点Pc和两个相邻点P1,P2的坐标确定窗的形状和位置，窗的构造参数用向量w表示，表达式如下： w＝kxc,kyc,kx1,ky1,kx2,ky25 其中，kxc,kyc,kx1,ky1,kx2,ky2表示Pc,P1,P2在波数域的坐标； 步骤三、波数谱修正问题转化为约束多目标优化问题； 限制窗的夹角范围并调整B1'w和B'2w之间的关系，约束窗的夹角在4π9和5π9之间，并使B1'w,B2'w中较大值与较小值之比小于1.5； 然后将波数谱修正问题转化为约束多目标问题，表达式如下： 其中，r1w,r2w表示波数谱修正后的投影带宽，ηw表示波数谱修正后的数据量，SmWSw,SWw表示修正后波数谱的面积和窗口的面积，ψ表示w的搜索空间，kxc,kx1,kx2∈[kxmin,kxmax],kyc,ky1,ky2∈[kymin,kymax]，kxmin,kxmax,kymin,kymax表示波数域在kx,ky方向上的范围边界； 步骤四、约束多目标问题求解与高质量成像； 引用多目标粒子群优化算法MOPSO对步骤三得到的约束多目标问题进行求解； 首先，初始化波数谱修正问题，包括：雷达系统参数，平台初始位置和速度，向量w；并且初始化MOPSO中的粒子群，包括粒子个数M、最大迭代次数Imax，惯性权重w； 其中，所述雷达系统参数包括：信号载频、信号带宽、合成孔径时间、脉冲重复时间和脉冲重复频率； 然后计算粒子的目标函数式6并形成帕累托pareto解集，在迭代终止前，更新粒子的位置和速度，并计算粒子的适应度，更新pareto最优解集； 最后从最优解集中选择优化的修正结果；通过对波数谱进行合理的修正，在保持较高分辨率的同时减少数据丢失，提高成像性能；基于修正后的波数谱，采用极坐标多基SAR成像算法，获得优化修正后的高质量成像结果。

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