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龙图腾网获悉江苏捷世智通信息科技有限公司申请的专利基于机器学习的低空雷达地杂波抑制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：CN120993364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511213079.0，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于机器学习的低空雷达地杂波抑制方法是由蒋磊设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的低空雷达地杂波抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的低空雷达地杂波抑制方法，基于RD‑A数据立方体生成表示学习的RD‑A标记序列；结合地形数据、平台姿态信息与背景多普勒谱分布生成物理先验掩模集合；得到背景嵌入表示初值与目标嵌入表示初值；得到交互增强背景嵌入表示与交互增强目标嵌入表示，对交互增强背景嵌入表示与交互增强目标嵌入表示施加正交约束项与互信息约束项，获得正交解耦背景嵌入表示与正交解耦目标嵌入表示；输出用于背景抑制的背景对抗滤波掩膜，构建联合滤波器，并以联合滤波器对RD‑A数据立方体进行滤波，得到杂波抑制后RD‑A数据立方体。本发明提升小目标分离性与检出率。

本发明授权基于机器学习的低空雷达地杂波抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的低空雷达地杂波抑制方法，其特征在于，包括如下步骤： 接收阵列相参回波IQ信号序列，构建RD-A数据立方体，并基于RD-A数据立方体生成表示学习的RD-A标记序列； 基于RD-A数据立方体估计空时自适应处理STAP协方差矩阵与空时自适应处理STAP子空间，结合地形数据、平台姿态信息与背景多普勒谱分布生成物理先验掩模集合； 将RD-A标记序列与物理先验掩模集合输入改进双分支Transformer编码器，初始化背景建模分支与目标建模分支的并行编码过程，得到背景嵌入表示初值与目标嵌入表示初值； 使用跨分支交互注意模块在背景嵌入表示初值与目标嵌入表示初值之间进行信息交互与特征对齐，得到交互增强背景嵌入表示与交互增强目标嵌入表示，对交互增强背景嵌入表示与交互增强目标嵌入表示施加正交约束项与互信息约束项，获得正交解耦背景嵌入表示与正交解耦目标嵌入表示； 将正交解耦背景嵌入表示与正交解耦目标嵌入表示输入背景对抗滤波模块，输出用于背景抑制的背景对抗滤波掩膜，将背景对抗滤波掩膜与空时自适应处理STAP协方差矩阵及空时自适应处理STAP子空间进行融合，构建联合滤波器，并以联合滤波器对RD-A数据立方体进行滤波，得到杂波抑制后RD-A数据立方体。

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