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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种高速运动平台雷达矢量非均匀调制角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：CN116609746B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310427810.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种高速运动平台雷达矢量非均匀调制角超分辨方法是由黄钰林;杨建宇;庹兴宇;毛德庆;冯梦西;张寅;张永超;杨海光设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速运动平台雷达矢量非均匀调制角超分辨方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速运动平台雷达矢量非均匀调制角超分辨方法，首先获取回波数据并沿距离维进行预处理，实现回波距离维高分辨成像，然后依据平台与目标相对位置关系，构建非均匀天线方向图矩阵与多普勒相位矩阵，建立矢量非均匀卷积模型，最后采用无参迭代重加权范数求解稀疏约束优化问题，输出超分辨结果，实现高速运动平台稀疏目标的重建。本发明的方法在回波建模中，构建了非均匀天线方向图矩阵与多普勒相位矩阵，提升了角超分辨方法对高速运动平台的适应能力，解决了高速运动情况下现有卷积近似模型的成像结果误差大问题，相比于现有卷积近似模型超分辨方法的成像结果，更能够保障高速运动平台雷达角超分辨成像的性能。

本发明授权一种高速运动平台雷达矢量非均匀调制角超分辨方法在权利要求书中公布了：1.一种高速运动平台雷达矢量非均匀调制角超分辨方法，具体步骤如下： 步骤一、回波数据的获取与距离维预处理； 机载扫描雷达通过设定的固定脉冲重复频率发射线性调频信号来探测目标场景，目标场景回波表达式如下： 其中，τ表示距离向时间采样向量，t表示方位向时间采样向量；x0表示成像场景中点目标的散射系数；ht表示时域天线方向图函数；rect·表示矩形窗函数；表示双程回波时延，且rt表示目标的距离历史，c表示电磁波传播速度；Tr表示发射信号的脉冲时宽；Kr表示线性调频率；表示发射信号载频，λ表示电磁波波长； 获取的原始回波经过距离维脉压后，表达式如下： 其中，B表示发射信号带宽； 目标的距离历史在远距、小扇区扫描时可近似表示为： rt≈r0-vtcosθ03 其中，r0表示平台初始斜距，v表示平台运动速度，θ0表示初始方位角； 利用式3中的目标距离历史近似对回波进行尺度变换，获得距离走动校正后的回波表达式为： 其中，表示多普勒相位项； 步骤二、建立矢量非均匀卷积模型； 将式4中的时间变量替换为空间变量，即和 其中，r表示成像场景距离采样，θ表示成像场景方位采样，ω表示波束扫描速度，获得成像场景的方位维回波表达式如下： 其中，sθ表示目标方位回波，xθ表示目标方位散射分布，hθ表示空域天线方向图函数，表示卷积运算； 将方位回波数据离散化后，并考虑加性高斯白噪声，式5转化为如下矩阵-向量的形式： 其中，⊙表示矩阵点乘运算；表示接收到的方位回波矩阵，维度为N×1，sθi1≤i≤N表示位于θi处的回波幅度值，θi表示第i个方位角；表示目标方位散射分布矩阵，维度为N×1，xθi1≤i≤N表示位于θi处的目标散射幅度值；表示满足高斯分布的噪声矩阵，维度为N×1，nθi1≤i≤N表示位于θi处的噪声幅度值；T表示矩阵的转置，N表示方位采样点数，且Ω表示成像场景范围，PRF表示脉冲重复频率；θ1,θ2,…,θN表示成像场景方位离散向量；表示非均匀天线测量矩阵；P表示多普勒相位矩阵； 具体表达式如下： 其中，hi,j表示第i1≤i≤N个天线采样图采样的第j个元素；Lθi1≤i≤N表示第i1≤i≤N个天线采样图采样的总点数，表达式如下： 其中，θbeta表示波束宽度；ω表示波束扫描速度，PRF表示脉冲重复频率；θi∈θ1,θ2,…,θN1≤i≤N表示成像场景方位离散向量； P具体表达式如下： 步骤三、构建正则化目标函数； 在步骤二中式6的矢量非均匀卷积模型基础上，考虑目标稀疏先验，构建正则化约束的目标函数表达式如下： 其中，表示求解的目标散射分布；表示数据保真项，表示向量2-范数的平方；u||x||1表示正则化项，u表示正则化参数，||·||1表示向量的1-范数； 步骤四、构建正则化加权目标函数； 基于协方差拟合准则，引入正则化加权矩阵，式10中的目标函数可等价为： 其中，D表示正则化加权矩阵，表达式如下: 其中，di表示正则化加权矩阵的主对角线元素，ai表示矩阵的第i列数据； 步骤五、目标散射系数迭代重建； 采用无参迭代重加权算法进行求解，设置迭代求解算法的初始值为： 加权对角矩阵的结果是基于前一次的目标散射系数的估计结果，其表达式为： Wk＝diag|Dxk-1|-114 其中，Wk表示第k次迭代时的加权对角矩阵，xk-1表示第k-1次的估计结果，k表示迭代次数； 利用式14中的对角加权矩阵，目标函数更新为： 结合步骤四和步骤五，直至相邻两次的超分辨结果的相对误差，小于设定的误差阈值ε，算法收敛，结束循环，并输出超分辨成像结果即为求解的目标散射分布。

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