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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于深度展开的稀疏ISAR高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：CN117192548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202311093320.1，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于深度展开的稀疏ISAR高分辨成像方法是由白雪茹;田宇航;王樾;张宇杰;周峰设计研发完成，并于2023-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度展开的稀疏ISAR高分辨成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度展开的稀疏ISAR高分辨成像网络，主要解决现有技术对回波信噪比及缺损率不稳健，空间复杂度高及效率低的问题。其实现方案包括：建立回波缺损情况下的稀疏观测模型；根据回波缺损情况下的稀疏观测模型Y构造符合L1范数优化准则的目标函数；基于2D‑ISTA迭代算法构建稀疏ISAR高分辨成像网络；利用散射点生成训练集并使用训练集对稀疏ISAR高分辨成像网络进行训练；将实测数据输入训练好的成像网络，通过网络前向传播对目标函数进行求解，得到最终的ISAR成像结果。本发明显著提高了网络对于回波信噪比及缺损率的稳健性，同时降低了时间和空间复杂度，可用于舰载、机载的ISAR系统提取其重要信息。

本发明授权基于深度展开的稀疏ISAR高分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度展开的稀疏ISAR高分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立回波缺损情况下的稀疏观测模型： ； 其中，为回波信号，为ISAR图像，为复数域距离字典， 为复数域多普勒字典，为复数域噪声矩阵，和分别表示采样点数和脉冲的总数，和分别表示图像的长和宽，当频带或者方位存在稀疏观测情况时，，； 2根据回波缺损情况下的稀疏观测模型，构造符合L1范数优化准则的目标函数： ； 其中，,，表示向量化操作，表示观测矩阵，表示转置操作，表示Kronecker积；表示正则化系数； 3构建基于深度展开的稀疏ISAR高分辨成像网络： 3a将迭代算法展开为包括梯度下降层和近端映射层的成像网络； 3b构建包括近端映射单元和可控单元的可控近端映射模块； 3c将可控近端映射模块嵌入到成像网络中的近端映射层，并与高频特征提取器、残差重构器依次连接，再将梯度下降层的输出与残差重构器的输出跳跃连接，组成可控近端映射层； 3d将梯度下降层与可控近端映射层依次连接得到第阶段子网络，再将多个子网络级联，得到稀疏ISAR高分辨成像网络； 4生成训练集： 4a将位置随机分布、幅度服从高斯分布的散射点作为训练标签，设置不同的回波缺损率和信噪比得到不同的ISAR场景，进而生成不同场景下的原始图像； 4b将原始图像和标签图像组成图像对，生成个图像对作为训练集，； 5对稀疏ISAR高分辨成像网络进行训练： 5a使用归一化均方误差NMSE作为网络训练的损失函数，每次从训练集中选取batch大小的数据，输入到稀疏ISAR高分辨成像网络中计算每个batch中的损失值，通过随机梯度下降算法更新网络参数，直到训练集中数据全部被选取，将所有batch得到的损失值求和取平均，得到网络训练一遍后的损失； 5b重复步骤5a，直至网络收敛，得到训练好的稀疏ISAR高分辨成像网络； 6将实测数据输入训练好的成像网络，通过网络前向传播得到最终的ISAR成像结果。

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