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龙图腾网恭喜电子科技大学;安徽省庐江中学申请的专利一种扫描雷达稀疏目标批处理超分辨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：CN115453523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202211104516.1，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权一种扫描雷达稀疏目标批处理超分辨方法是由黄钰林;查月波;张玉设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种扫描雷达稀疏目标批处理超分辨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种扫描雷达稀疏目标批处理超分辨方法，通过对回波数据的获取与预处理，进行距离维处理，实现回波距离维与角度维解耦，构建矩阵形式目标函数，在正则化框架下，将超分辨问题转化为矩阵形式的优化问题，最后通过采用矩阵形式的交替方向乘子法，实现直接对二维回波矩阵的超分辨运算。本发明的方法相比于传统的稀疏超分辨算法，能直接处理二维回波数据，不需要对回波数据进行逐行处理或者列向量化处理，极大地节省了超分辨处理所需要的空间和时间复杂度。

本发明授权一种扫描雷达稀疏目标批处理超分辨方法在权利要求书中公布了：1.一种扫描雷达稀疏目标批处理超分辨方法，具体步骤如下：步骤一、扫描雷达回波建模，雷达通过发射线性调频信号，接收的回波信号经过距离维脉冲压缩和补偿后，表示为下式： 其中，R表示距离信息，θ表示目标空间方位角，A是与雷达系统相关的常数，gR,θ表示雷达接收的回波信号，fR,θ表示目标散射系数，hθ表示天线方向图函数，表示脉冲压缩响应函数，代表卷积运算，c表示电磁波传播速度；方位回波表达式改写为矩阵形式：g＝Hf+n2其中，g表示接收的方位向回波向量，f表示目标散射系数向量，n表示满足高斯分布的噪声向量，H表示由天线方向图函数构成的卷积测量矩阵；步骤二、批处理目标函数的构建，在正则化框架下，构造如下稀疏目标重建函数为： 其中，表示目标散射系数向量的估计；表示向量2范数的平方，表示数据保真项；||·||1表示向量1范数，||f||1表示正则化项；λ表示正则化参数；获取的回波是二维矩阵形式，维度为M×N，M表示距离采样点数，N表示方位采样点数，将式3改写为矩阵形式的批处理目标函数为： 其中，是转置后的目标散射系数矩阵的估计，其维度为N×M；表示矩阵的Frobenius范数；G表示转置后的回波矩阵，其维度为N×M；H表示由天线方向图函数构成的卷积测量矩阵，其维度为N×N；F表示转置后的目标散射系数矩阵，其维度为N×M；步骤三、目标函数的转化，在步骤二中式4批处理目标函数的基础上，采用矩阵形式下的交替方向乘子法求解该目标函数，通过引入一个附加变量Z，将目标函数转化为如下形式： 其中，Z表示附加矩阵，其维度为N×M；表示附加矩阵Z的估计，其维度为N×M；其次，采用增广拉格朗日策略，引入变量W，对于p＞0，式5中目标函数重写为： 其中，W表示拉格朗日乘子矩阵，维度为N×M；p表示增广拉格朗日参数；步骤四、目标散射系数矩阵F批处理更新，针对目标散射系数矩阵F的批处理更新，其解的表达式为：F＝HTH+pI-1HTG+pZ-W7其中，I表示单位矩阵，T表示矩阵的转置；步骤五、附加变量Z更新，针对附加变量Z的更新问题，其解由软阈值函数显式给出，表达式为： 其中，表示一种逐元素的运算方式，具体地，softA,δ表示对于i×j的矩阵A的所有元素进行如下运算：softA,δ＝sgnAij·max|Aij|-δ,09其中，sgn表示符号函数，δ表示阈值，Aij表示矩阵A的每一个元素；步骤六、变量W更新，针对变量W的更新问题，其解可以用F和Z来更新：W＝W+F-Z10步骤七、稀疏目标批处理超分辨，重复步骤四、步骤五、步骤六，直至获取最优的目标散射系数矩阵，其迭代过程如下： 其中，k表示迭代次数；Zk和Wk表示第k次迭代后的Z矩阵与W矩阵；同理，Fk+1，Zk+1与Wk+1分别表示第k+1次迭代后的F矩阵，Z矩阵与W矩阵。

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