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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利用于自动目标识别的极化SAR图像生成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：CN121432434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202512043877.X，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权用于自动目标识别的极化SAR图像生成方法是由项德良;谢雨臻;丁怀跃;李能才设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动目标识别的极化SAR图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开用于自动目标识别的极化SAR图像生成方法，涉及极化合成孔径雷达技术领域。该方法获取实测的两个不同方位角、的极化SAR图像以及中间方位角的极化SAR图像；将实测的方位角、的极化SAR图像输入低维流形稀疏感知特征编码器中，获得方位角的GAS特征；将方位角的GAS特征、实测的两个不同方位角、的极化SAR图像输入基于生成对抗网络的残差拓扑生成器中，获得生成的方位角的极化SAR图像；残差拓扑生成器训练过程中，以实测的中间方位角的极化SAR图像作为训练参考图像，采用多级约束损失函数进行控制训练。本发明能够实现高分辨率、物理一致的极化SAR图像生成。

本发明授权用于自动目标识别的极化SAR图像生成方法在权利要求书中公布了：1.用于自动目标识别的极化SAR图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取实测的两个不同方位角、的极化SAR图像以及中间方位角的极化SAR图像； 将实测的两个不同方位角、的极化SAR图像输入低维流形稀疏感知特征编码器中，获得方位角的GAS特征；将所述方位角的GAS特征、实测的两个不同方位角、的极化SAR图像同时输入基于生成对抗网络的残差拓扑生成器中，获得生成的方位角的极化SAR图像；所述残差拓扑生成器训练过程中，以实测的中间方位角的极化SAR图像作为训练参考图像，采用极化域-图像域-物理域协同约束的多级约束损失函数进行控制训练，其中，所述低维流形稀疏感知特征编码器的处理过程，包括如下步骤： 极化SAR图像中目标的偶极子散射、二面角散射和布拉格散射的相干叠加，获得边界散射模型： 4 其中，，和为与边缘长度和雷达波长相关的散射强度系数，为旋转矩阵，为等效布拉格入射角，σh为表面粗糙度标准差，为边缘方向与雷达入射方向的夹角，为根据路径延迟引起的相位差形成的复指数相位因子； 极化SAR图像几何边缘结构位置偏移量Δu可由目标姿态变化Δα得到： 其中，H为雷达平台高度，φ为雷达入射角，H、与目标姿态α共同决定了几何边缘结构在图像中的位置； 联合公式4和公式6建立了散射强度变化与散射中心位移变化之间的对应关系，获得几何方位耦合散射边界GAS，公式如下： 其中，表示目标极化域散射模型，表示目标图像域投影模型； 基于训练好的残差拓扑生成器生成目标角度的极化SAR图像。

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