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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢工程大學(xué)申請的專利一種基于SVD-DCS的稀疏陣列層析SAR三維重建方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119667674B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411678266.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01S13/90；該發(fā)明授權(quán)一種基于SVD-DCS的稀疏陣列層析SAR三維重建方法和系統(tǒng)是由楊波;江利明;洪漢玉;葉亮設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于SVD-DCS的稀疏陣列層析SAR三維重建方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于SVD?DCS的稀疏陣列層析SAR三維重建方法和系統(tǒng)，針對不規(guī)則、稀疏采樣情形下層析SAR難以精確重建、虛假目標(biāo)多的問題，通過對稀疏陣列SAR圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行包括復(fù)圖像配準(zhǔn)、相位去斜處理、幅相誤差校正處理的預(yù)處理；通過包括識別相鄰等高像元、SVD分解降低DCS數(shù)據(jù)處理維度，通過噪聲能量估計(jì)和SVD?DCS頻譜估計(jì)，重建參考像元散射強(qiáng)度輪廓；通過選擇模型階數(shù)、估計(jì)目標(biāo)參數(shù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行地理編碼，輸出層析SAR點(diǎn)云空間位置及散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了提高稀疏陣列SAR三維重建的密度與可靠度的功能。本發(fā)明點(diǎn)云重建密度高，抑制旁瓣噪聲更好，提高了層析SAR點(diǎn)云重建的可靠度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于SVD-DCS的稀疏陣列層析SAR三維重建方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于SVD-DCS的稀疏陣列層析SAR三維重建方法，其特征在于：包括以下步驟： S1：獲取稀疏陣列SAR圖像并進(jìn)行預(yù)處理，得到預(yù)處理好的層析SAR堆棧數(shù)據(jù)； S2：以參考像元為中心，在劃定的窗口范圍內(nèi)，采取平均對數(shù)相干閾值及平均幅度約束準(zhǔn)則的方法，在預(yù)處理好的層析SAR堆棧數(shù)據(jù)中逐像素搜索識別相鄰等高像元； S3：根據(jù)相干系數(shù)指數(shù)權(quán)重進(jìn)行自適應(yīng)權(quán)重設(shè)計(jì)，對相鄰等高像元構(gòu)成的層析SAR數(shù)據(jù)堆棧作SVD分解以降低DCS數(shù)據(jù)處理維度； S4：通過MMV觀測SVD投影，估計(jì)降維后的層析SAR數(shù)據(jù)堆棧的參考像元處的噪聲能量作為SVD-DCS頻譜估計(jì)模型的參數(shù)；具體步驟為： S41：設(shè)表示奇異值構(gòu)成的對角矩陣，、表示奇異值向量構(gòu)成的矩陣；對壓縮傳感矩陣進(jìn)行奇異值分解如下： （5）； S42：設(shè)為稀疏陣列SAR圖像的圖幅數(shù)，表示第個(gè)奇異值向量，表示降維后的層析SAR數(shù)據(jù)堆棧的第列向量，計(jì)算參考像元處的噪聲能量： （6）； S5：代入降維后的層析SAR數(shù)據(jù)堆棧，利用SVD-DCS頻譜估計(jì)模型估計(jì)頻譜矩陣，并重建參考像元散射強(qiáng)度輪廓；具體步驟為： S51：設(shè)、分別表示矩陣的L1-L2混合范數(shù)、F范數(shù)；代入降維后的層析SAR數(shù)據(jù)堆棧，構(gòu)建SVD-DCS頻譜估計(jì)模型： ,s.t.（7）； S52：采用譜梯度投影方法估計(jì)頻譜矩陣； S53：設(shè)表示估計(jì)出的頻譜矩陣的第行向量；給出最終參考像元處散射強(qiáng)度結(jié)果； S6：通過頻譜矩陣構(gòu)建信息論約束的模型階數(shù)求解模型，確定層析SAR點(diǎn)云模型階數(shù)；具體步驟為： S61：設(shè)為參考像元處有效目標(biāo)的個(gè)數(shù)，為前個(gè)最大頻譜峰值的位置，表示前個(gè)最大頻譜峰值位置對應(yīng)的三維散射系數(shù)；構(gòu)建信息論約束的模型階數(shù)求解模型： （8）； 信息約束項(xiàng)采用BIC、MDL模型： （9）； S62：根據(jù)頻譜峰值從大到小組合，通過窮舉法代入并計(jì)算代價(jià)函數(shù)，將代價(jià)函數(shù)最小的目標(biāo)分布情形對應(yīng)的有效散射目標(biāo)個(gè)數(shù)以及高程位置作為參考像元處有效的目標(biāo)個(gè)數(shù)及高程位置信息； S7：通過頻譜矩陣構(gòu)建目標(biāo)三維復(fù)散射系數(shù)優(yōu)化求解模型，估計(jì)層析SAR點(diǎn)云散射強(qiáng)度值；具體步驟為： S71：構(gòu)建目標(biāo)三維復(fù)散射系數(shù)優(yōu)化求解模型： （10）； S72：設(shè)表示的第列向量；通過最小二乘方法求解公式（10），并估計(jì)層析SAR點(diǎn)云散射強(qiáng)度值為： （11）； S8：對距離-多譜勒-高程坐標(biāo)系下的層析SAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行地理編碼，輸出層析SAR點(diǎn)云空間位置及散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)。

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