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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统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：CN118644415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411124002.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统是由王鹏;李营新;王莹洁;刘兆伟;于爽;孙云飞设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及生成式人工智能和雷达图像处理技术领域，尤其是涉及一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统。方法，包括获取雷达信号数据；对雷达信号数据进行预处理和数值填充；利用扩散模型对雷达信号进行扩散过程模拟，并对雷达信号进行特征提取，得到雷达信号的杂波图像；通过自编码器将杂波图像进行降维到潜在空间，得到噪声图像对噪声图依次进行正向扩散和逆向扩散生成无杂波雷达图像；本发明通过低秩矩阵分解能够有效分离雷达图像中的目标信号和杂波成分。低秩成分主要代表目标信号，而稀疏成分则捕捉到杂波和噪声。通过这种分离，可以更准确地识别和处理目标信息。

本发明授权一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种扩散模型和低秩矩阵分解的雷达杂波抑制方法，其特征在于，包括：获取雷达信号数据；对雷达信号数据进行预处理和数值填充；利用扩散模型对雷达信号进行扩散过程模拟，并对雷达信号进行特征提取，得到雷达信号的杂波图像；通过自编码器将杂波图像进行降维到潜在空间，得到噪声图像；对噪声图依次进行正向扩散和逆向扩散生成无杂波雷达图像；通过损失函数、SCNR和SINR评价雷达信号数据的杂波抑制情况；所述对雷达信号数据进行预处理和数值填充，包括对雷达数据进行滤波处理，去除雷达信号中的噪声和不必要频率成分，其中，采用均值滤波进行平滑信号，表示为： ，其中，是滤波后的信号值，是原始信号在窗口内的值，M是窗口的半宽度，决定了滤波的平滑程度，输入信号，输出信号，窗口大小为2M+1；所述对雷达信号数据进行预处理和数值填充，还包括对信号边界处超出窗口范围的雷达信号进行镜像填充，表示为： ，其中，输入信号为，其长度为N，是信号在位置-n的值，适用于n＜0的情况,是信号在位置2N-n-2的值，适用于n≥N的情况；所述利用扩散模型对雷达信号进行扩散过程模拟，包括扩散模型通过以下随机微分方程描述： ，D是扩散系数，描述杂波信号扩散的速度，是拉普拉斯算子，表示空间中的扩散作用，是噪声强度，表示随机扰动的强度，dWt,x是一个维纳过程或布朗运动，表示随机扰动，模拟扩散过程：根据初始条件设定C0,x,使用数值方法逐步求解随机微分方程，在每个时间步长Δt上更新Ct,x的值，在每个时间步长中，根据噪声强度维纳过程dWt,x生成随机扰动，模拟杂波信号的随机扩散行为，利用扩散模型模拟雷达信号中的杂波信号在空间中的随机扩散行为，其中，采用离散形式的扩散模型，表示为： ，其中，Δt是时间步长,ηt,x是一个标准正态分布的随机变量，表示离散时间步长中的随机扰动；噪声强度，表示随机扰动的强度；D是扩散系数，Ct,x表示在时间t和位置x处的杂波信号强度，是拉普拉斯算子，表示空间中的扩散作用；所述对雷达信号进行特征提取，包括基于扩散系数和噪声强度以及空间分布特性区分雷达信号中的杂波信号和目标信号，通过计算杂波信号的拉普拉斯算子提取扩散特征，通过估计噪声强度和维纳过程的贡献提取随机特征，最后通过模拟杂波信号分布得到雷达信号随时间的自相关性；所述对噪声图依次进行正向扩散和逆向扩散生成无杂波雷达图像，包括将噪声图像x0转换到潜在空间特征表示，记为z0，扩散模型的正向扩散过程为： ，其中，是第t步的特征表示，是第t步的噪声权重，是从标准正态分布中采样的噪声，从t=0开始，逐步增加噪声，直到生成纯噪声；所述对噪声图依次进行正向扩散和逆向扩散生成无杂波雷达图像，还包括对纯噪声进行逆向扩散，表示为： ，其中，是第t步的特征表示，是第t步的噪声权重，是从标准正态分布中采样的噪声，使用一个噪声预测模型估计噪声以减小噪声的影响，从纯噪声开始，通过多步迭代，逐步减小噪声，生成目标图像；通过比较SCNR以及SINR来评价生成后雷达图像的抑制效果。

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