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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利无人机集群运动误差补偿方法、系统、设备、介质、终端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：CN113985409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202111117675.0，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权无人机集群运动误差补偿方法、系统、设备、介质、终端是由周松;曾贞;包敏;杨磊;文品设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人机集群运动误差补偿方法、系统、设备、介质、终端在说明书摘要公布了：本发明属于雷达成像技术领域，公开了一种无人机集群运动误差补偿方法、系统、设备、介质、终端，建立信号模型，将笛卡尔坐标系下的场景复图像投影至极坐标系下，得到SAR复图像；利用建立的信号模型和波数矢量分解，推导SAR复图像在极坐标系下的频谱解析表示式；得出回波信号中运动误差的关系，并得出相关补偿式，对回波信号进行初步地补偿；将补偿后的信号在稀疏基的变换下成为具有稀疏特性的稀疏信号后，进行稀疏观测，得到稀疏的观测值；利用重构算法处理测量矩阵观测到的观测值，实现从低维数据到高维信号的重构，恢复出原稀疏信号，最终获得高分辨率图像。本发明可以在节省大量人力物力的条件下，进而实现对目标的多方位探测。

本发明授权无人机集群运动误差补偿方法、系统、设备、介质、终端在权利要求书中公布了：1.一种无人机集群运动误差补偿方法，其特征在于，所述无人机集群运动误差补偿方法包括：建立信号模型，将笛卡尔坐标系下的场景复图像投影至极坐标系下，得到极坐标系下的SAR复图像；将极坐标系下的SAR复图像进行二维FFT，变换至二维频域，同时利用建立的信号模型和波数矢量分解，推导SAR复图像在极坐标系下的频谱解析表示式；根据频谱解析表示式的解析分析得出回波信号中运动误差的关系，并得出相关补偿式，对回波信号进行初步地补偿；将补偿后的信号在稀疏基的变换下成为具有稀疏特性的稀疏信号后，进行稀疏观测，得到稀疏的观测值；利用重构算法，处理测量矩阵观测到的观测值，实现从低维数据到高维信号的重构，恢复出原稀疏信号；所述无人机集群运动误差补偿方法包括以下步骤：步骤一，仿真获得包含误差的回波信号，通过分析获得回波信号在笛卡尔坐标系下的表达式，获得在笛卡尔坐标系下的图像，并将所述图像投影至椭圆正交极坐标系下，获得极坐标系下的SAR图像；步骤二，将极坐标系下的SAR图像进行二维FFT，变换至二维频域；利用建立的信号模型和波数矢量分解，推导SAR图像在极坐标系下的频谱解析表示式；根据频谱解析表示式的解析，获得相位误差的相关表达式，由分析得到补偿表达式，利用表达式对运动误差进行补偿；步骤三，在稀疏基变换下，将信号变换为具有稀疏特征的稀疏信号；对稀疏信号进行稀疏观测，得到稀疏观测值；将测量矩阵和稀疏基相乘得到恢复矩阵，结合低维观测值，使用CVX得到稀疏映射，得到原始稀疏信号；步骤三中，所述在稀疏基变换下，将信号变换为具有稀疏特征的稀疏信号；对稀疏信号进行稀疏观测，得到稀疏观测值；将测量矩阵和稀疏基相乘得到恢复矩阵，结合低维观测值，使用CVX得到稀疏映射，得到原始稀疏信号和稀疏基，包括：1将经过补偿之后的信号表示为有限长信号x，为一维离散待处理信号x∈RN×1，将经过补偿的回波信号在稀疏基ψ∈RN×N的变换下成为具有稀疏特性的稀疏信号，则待处理信号x表示为：x＝ψ·α,α＝[α1,α2,...,αN]T；2经过对待处理信号稀疏度的确定后，对稀疏信号进行稀疏观测，得到稀疏的观测值；利用与稀疏基不相干的测量矩阵φ∈RN×N对待观测信号x线性观测，并使得测量矩阵在压缩采样的过程中满足有限等距约束RIP性质，该性质指出测量矩阵φ和稀疏基ψ联合构成的恢复矩阵Θ，在常数δk∈0,1及任意K稀疏信号下满足以下公式： 3利用重构算法处理测量矩阵观测到的观测值，实现从低维数据到高维信号的重构，进而恢复出原稀疏信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330031 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号南昌大学前湖校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。