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龙图腾网恭喜东南大学;上海卫星工程研究所申请的专利一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速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：CN115184932B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202210698715.3，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速抑制方法是由黄岩;毛源;余旭涛;陈筠力;刘艳阳;刘江;王韵旋;洪伟设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速抑制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速抑制方法，包括如下步骤：步骤1，将SAR图像矩阵数据S进行稀疏分解，转化为求解优化问题；步骤2，将步骤1中的优化问题分成两个子优化问题，分别为求解低秩项L的优化问题和稀疏项M的优化问题；步骤3，对M的优化问题和L的优化问题交替优化求解，得到稀疏项M和低秩项L，将稀疏项M的有用信号输出，得到去除干扰后的SAR图像。本发明方法可直接应用于SAR系统原始数据中或SAR图像中，并在此基础上提高了计算效率。

本发明授权一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种针对SAR系统射频干扰的半参数快速抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将SAR图像矩阵数据S进行稀疏分解，转化为求解优化问题 其中，是SAR图像的原始数据，L是低秩项的矩阵形式的干扰，M是稀疏项的矩阵形式的有用信号，δ是允许的噪声误差，λ是调节求解结果L和M之间关系的超参数，μ是惩罚参数，Y1是拉格朗日乘子，‖·‖*表示矩阵的核范数，‖·‖1表示矩阵的l1范数，‖·‖F表示矩阵的F范数；步骤2，将步骤1中的优化问题分成两个子优化问题，分别为求解低秩项L的优化问题和稀疏项M的优化问题；求解稀疏项M的优化问题表示为： 求解低秩项L的优化问题表示为： s.t.rankL＝r；其中，r表示低秩项L的秩；步骤3，对M的优化问题和L的优化问题交替优化求解，得到稀疏项M和低秩项L，将稀疏项M的有用信号输出，得到去除干扰后的SAR图像；步骤3中对M的优化问题和L的优化问题交替优化求解，得到稀疏项M和低秩项L；具体包括如下步骤：步骤3.1，设定P＝0，P表示迭代次数，设定Cp、Vp、μp和Lp的初始值；步骤3.2，将Mp、μp和代入求解低秩项L的优化问题； 具体步骤如下：步骤3.2.1，对以下公开进行QR分解，得到Q1、Q2、R1和R2，具体公式为： 其中，步骤3.2.2，计算并对Np进行SVD分解得到与步骤3.2.3，更新Cp+1、Vp+1： 步骤3.2.4，其中，Σp+1,r是选取前r个大特征值组成的秩为r的矩阵；步骤3.3，将μp和Lp+1代入问题： 求解得到稀疏项Mp+1；步骤3.4，更新μp+1： 其中，μmax和ρ都是循环前设定好的固定值；P＝P+1；步骤3.5，循环步骤3.2-3.4，直到满足收敛为止，输出L和M，将M作为去除干扰后的有用数据进行成像，得到去除干扰的SAR图像。

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