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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于反演滤波的微弱目标检测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：CN115356724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-07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：202211033233.2，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于反演滤波的微弱目标检测方法是由赵永波;孙一凡;刘东贺设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反演滤波的微弱目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于反演滤波的微弱目标检测方法，主要用于解决受强目标遮掩的微弱目标的检测问题，其实现步骤是：对雷达回波数据进行不加窗脉压处理；对脉压后的回波数据进行恒虚警检测，得到强目标集合；利用雷达发射参数信息构建细分采样后的细分时间矩阵，利用细分时间矩阵和强目标信息构建每个强目标的反演数据矩阵；构建每个距离单元的反演滤波器的权向量；采用反演滤波器的权向量对脉压后的数据进行滤波处理；对滤波后的数据进行恒虚警检测，得到微弱目标所在的距离单元。本发明能够精确的检测出受强目标遮掩的弱目标，具有较强的稳健性。

本发明授权基于反演滤波的微弱目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于反演滤波的微弱目标检测方法，其特征在于，构造每个强目标的反演数据矩阵，利用构建的反演滤波器的权向量对雷达回波数据进行滤波处理；该方法的具体步骤如下：步骤1，对雷达回波数据进行脉冲压缩：采用不加窗脉压系数对雷达接收回波数据进行脉冲压缩处理，得到雷达脉压后的回波数据；步骤2，对雷达脉压后的回波数据进行恒虚警检测：采用单元平均恒虚警检测方法，将一个高于其检测门限的距离单元的幅值作为一个强目标，记录每个强目标所在的距离单元，将记录的距离单元组成强目标集合；步骤3，构造每个强目标的反演数据矩阵：步骤3.1，计算细分时间矩阵中的每一列中每一个元素值，将所有列组成细分时间矩阵；步骤3.2，计算细分时间矩阵中的每个元素的反演值，用该元素的反演值更新细分时间矩阵中对应的元素值；步骤3.3，从检测目标集合中选取一个强目标，构建一个M×N的反演数据矩阵，矩阵的每一个元素初始为0，以所选强目标在脉压后回波数据的位置为起点，将更新后的细分时间矩阵的每一列放入到该矩阵当中，得到所选强目标的反演数据矩阵，其中，M的取值等于回波数据的长度，N的取值等于为细分时间矩阵的列数；步骤3.4，判断是否选完强目标集合中所有的强目标，若是，得到所有强目标的反演数据矩阵后执行步骤4，否则，执行步骤3.1；步骤4，利用构建的反演滤波器的权向量对雷达回波数据进行滤波处理：步骤4.1，任意选取一个未选过的强目标；步骤4.2，在强目标所在距离单元两侧l个距离单元中任意选取一个未选过的距离单元，其中，l的值由雷达系统参数决定；步骤4.3，以所选距离单元在脉压后回波数据中的位置为起点，以雷达一个脉冲时间发射的离散序列的长度为截取长度，对所选强目标对应的反演数据矩阵中的每一列进行截取，将截取长度中的所有元素作为反演矩阵的每一列；步骤4.4，计算反演矩阵的协方差矩阵；步骤4.5，计算所选距离单元对应的反演滤波器的权向量；步骤4.6，以所选距离单元对应脉压前回波数据的位置为起始位置，在脉压前回波数据中截取一段与反演滤波器权向量的长度相等的数据作为待滤波数据；步骤4.7，将选距离单元对应的反演滤波器的权向量与待滤波数据进行相乘，得到雷达回波数据所选距离单元的滤波后的数据；步骤4.8，判断是否选完当前所选强目标两侧l个距离单元，若是，执行步骤4.9，否则，执行步骤4.2；步骤4.9，判断是否选完雷达脉压前回波数据中的所有强目标，若是，执行步骤5，否则，执行步骤4.1；步骤5，对滤波后数据进行恒虚警检测：采用与步骤2中单元平均恒虚警检测相同的方法，对每个距离单元滤波后数据进行检测，得到该距离单元的检测门限，将大于或等于其检测门限的距离单元的幅值作为微弱目标，记录所有微弱目标所在的距离单元。

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