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龍圖騰網獲悉桂林電子科技大學申請的專利一種改進反褶積抑制探地雷達多次波的方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116047504B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211662773.7，技術領域涉及：G01S13/88；該發明授權一種改進反褶積抑制探地雷達多次波的方法是由甘海銘;閆坤;辛文凱;劉宗輝設計研發完成，并于2022-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種改進反褶積抑制探地雷達多次波的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種改進反褶積抑制探地雷達多次波的方法，包括步驟1，讀入探地雷達數據，對數據進行預處理，包括：道差分處理雷達數據；歸一化處理雷達數據；濾波處理雷達數據；步驟2，改進預測反褶積，包括：通過局部峰值法來定位反射波信號的具體位置；根據定位的信號位置，擬合反射波雙曲線；使用估計強度參數控制預測反褶積的強度因子；通過預測反褶積思想抑制探地雷達數據中的多次波，輸出消除多次波干擾后的探地雷達數據。本發明設計的改進預測反褶積方法，依據多次波形狀相似的特點，自動擬合雙曲線并精確控制反褶積消除多次波的位置，消除多次波干擾并且盡可能保留弱目標對應的雙曲線。

本發明授權一種改進反褶積抑制探地雷達多次波的方法在權利要求書中公布了：1.一種改進反褶積抑制探地雷達多次波的方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1，讀入探地雷達數據，對數據進行預處理，具體步驟包括： 1.1道差分處理雷達數據； 假設i為探地雷達數據的道數，參數t表示每道的時間采樣數，dit為第i道探地雷達數據，則輸入的探地雷達數據Dt的數學表達式，見式1： Dt＝{d1t,...,dit,...,dLt},t＝1,2,...,T1 對Dt進行道差分，采用圖像處理的二階差分思想對探地雷達數據的每一道數據進行差分處理，得道差分后的探地雷達數據uit； 1.2歸一化處理雷達數據； 采用Min-Max標準化方法將探地雷達數據uit縮放到[0,1]之間，得到nit為歸一化后的探地雷達數據； 1.3濾波處理雷達數據； 首先，對歸一化后的探地雷達數據nit采取鄰域平均法，得到鄰域平均處理后的雷達數據mit,t＝1,2,...T； 接著，通過估計探地雷達數據每個數據點周圍的局部均值與方差創建濾波器，對mit進行濾波處理，獲得第i道經過濾波后的探地雷達數據，見式2： Wt＝{w1t,...,wit,...wLt},t＝1,2,...,T，Wt為濾波后的探地雷達數據，表示濾波用維納濾波器，可自行適應圖像局部方差，當方差較大時，幾乎不執行平滑處理；當方差較小時，執行更多平滑處理； 步驟2，改進預測反褶積，具體步驟包括： 2.1通過局部峰值法來定位反射波信號的具體位置； 先對每道數據wit進行一階差分計算，得到git，再尋找可能存在的峰值，見式3： Pi＝{git||git-β|＞3σ2}3 式3中，β和σ2分別為git的均值和方差； 最后，求出Pi最大值所在位置用于雙曲線擬合，見式4： vi＝{t|git＝maxPi}4 通過以上算法處理，得到了反射波的位置li信息，其中li是關鍵信息，需要利用位置li來擬合并優化反射波的雙曲線表達式，并使擬合雙曲線與實際反射波之間的誤差最小，令位置坐標組成的集合li＝{i,vi|1≤i≤L,1≤vi≤T}是最終計算值； 2.2根據定位的信號位置，擬合反射波雙曲線； 令雙曲線的參數集合為h＝{h1,h2,h3,h4}，h1為擬合角度；h2為待擬合數據偏移距i的極差平均值；h3為待擬合數據偏移距i的平均值；h4為待擬合數據峰值所在位置wi的平均值； 已知待擬合數據的縱坐標為vi，假設擬合數據的縱坐標為yi，依據最小平方定理，可將雙曲線擬合變為有約束的優化問題，見式5： 其中，表示優化后參數值，可知，擬合雙曲線對應每道數據位置見式6： 2.3使用估計強度參數控制預測反褶積的強度因子； 假設框選反射信號區域所在位置從第ζ道至第ε道，從時間采樣到多次波雙曲線通過掃描Dt獲得，假設掃描步長為λ，即第一次掃描位置從第ζ道至第ε道，從時間采樣到每次掃描均可獲得一個擬合雙曲線，由于多次波的周期性，成功獲取多次波時，其形狀與反射信號擬合雙曲線間的差異較小，因此對比反射信號擬合雙曲線與每次掃描所擬合雙曲線即可判定掃描所獲雙曲線是否為多次波； 假設反射信號擬合雙曲線為：其中i為道數，為反射信號擬合雙曲線參數，第m次多次波擬合雙曲線為：為反射信號擬合雙曲線參數； 首先，計算反射信號對應雙曲線與多次波對應雙曲線擬合度，見式7： 當反射信號對應雙曲線與多次波對應雙曲線擬合度滿足以下條件，見式8，即判定成功定位多次波； δm＜T8 其中T為判定門限，當擬合度小于判定門限時，可判定多次波對應雙曲線成功定位； 然后，提取預測反褶積預測步長α為用于之后的反褶積運算，計算見式9： 2.4通過預測反褶積思想抑制探地雷達數據中的多次波，輸出消除多次波干擾后的探地雷達數據； 預測反褶積的核心問題是設計反褶積因子st，見式10： 其中α為反褶積預測步長，ρ為預測濾波器長度，ct＝[c0,c1,...,cρ]是預測濾波因子，可基于最小平方定理求得； 最后，反褶積因子st與第i道數據dit卷積，即可得去除多次波干擾后第i道數據qit，見式11： 最終實現了強目標的多次波能被完全抑制，弱目標的一次波信號更加清晰的目標。

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