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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种改进反褶积抑制探地雷达多次波的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：CN116047504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211662773.7，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种改进反褶积抑制探地雷达多次波的方法是由甘海铭;闫坤;辛文凯;刘宗辉设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种改进反褶积抑制探地雷达多次波的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种改进反褶积抑制探地雷达多次波的方法，包括步骤1，读入探地雷达数据，对数据进行预处理，包括：道差分处理雷达数据；归一化处理雷达数据；滤波处理雷达数据；步骤2，改进预测反褶积，包括：通过局部峰值法来定位反射波信号的具体位置；根据定位的信号位置，拟合反射波双曲线；使用估计强度参数控制预测反褶积的强度因子；通过预测反褶积思想抑制探地雷达数据中的多次波，输出消除多次波干扰后的探地雷达数据。本发明设计的改进预测反褶积方法，依据多次波形状相似的特点，自动拟合双曲线并精确控制反褶积消除多次波的位置，消除多次波干扰并且尽可能保留弱目标对应的双曲线。

本发明授权一种改进反褶积抑制探地雷达多次波的方法在权利要求书中公布了：1.一种改进反褶积抑制探地雷达多次波的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，读入探地雷达数据，对数据进行预处理，具体步骤包括： 1.1道差分处理雷达数据； 假设i为探地雷达数据的道数，参数t表示每道的时间采样数，dit为第i道探地雷达数据，则输入的探地雷达数据Dt的数学表达式，见式1： Dt＝{d1t,...,dit,...,dLt},t＝1,2,...,T1 对Dt进行道差分，采用图像处理的二阶差分思想对探地雷达数据的每一道数据进行差分处理，得道差分后的探地雷达数据uit； 1.2归一化处理雷达数据； 采用Min-Max标准化方法将探地雷达数据uit缩放到[0,1]之间，得到nit为归一化后的探地雷达数据； 1.3滤波处理雷达数据； 首先，对归一化后的探地雷达数据nit采取邻域平均法，得到邻域平均处理后的雷达数据mit,t＝1,2,...T； 接着，通过估计探地雷达数据每个数据点周围的局部均值与方差创建滤波器，对mit进行滤波处理，获得第i道经过滤波后的探地雷达数据，见式2： Wt＝{w1t,...,wit,...wLt},t＝1,2,...,T，Wt为滤波后的探地雷达数据，表示滤波用维纳滤波器，可自行适应图像局部方差，当方差较大时，几乎不执行平滑处理；当方差较小时，执行更多平滑处理； 步骤2，改进预测反褶积，具体步骤包括： 2.1通过局部峰值法来定位反射波信号的具体位置； 先对每道数据wit进行一阶差分计算，得到git，再寻找可能存在的峰值，见式3： Pi＝{git||git-β|＞3σ2}3 式3中，β和σ2分别为git的均值和方差； 最后，求出Pi最大值所在位置用于双曲线拟合，见式4： vi＝{t|git＝maxPi}4 通过以上算法处理，得到了反射波的位置li信息，其中li是关键信息，需要利用位置li来拟合并优化反射波的双曲线表达式，并使拟合双曲线与实际反射波之间的误差最小，令位置坐标组成的集合li＝{i,vi|1≤i≤L,1≤vi≤T}是最终计算值； 2.2根据定位的信号位置，拟合反射波双曲线； 令双曲线的参数集合为h＝{h1,h2,h3,h4}，h1为拟合角度；h2为待拟合数据偏移距i的极差平均值；h3为待拟合数据偏移距i的平均值；h4为待拟合数据峰值所在位置wi的平均值； 已知待拟合数据的纵坐标为vi，假设拟合数据的纵坐标为yi，依据最小平方定理，可将双曲线拟合变为有约束的优化问题，见式5： 其中，表示优化后参数值，可知，拟合双曲线对应每道数据位置见式6： 2.3使用估计强度参数控制预测反褶积的强度因子； 假设框选反射信号区域所在位置从第ζ道至第ε道，从时间采样到多次波双曲线通过扫描Dt获得，假设扫描步长为λ，即第一次扫描位置从第ζ道至第ε道，从时间采样到每次扫描均可获得一个拟合双曲线，由于多次波的周期性，成功获取多次波时，其形状与反射信号拟合双曲线间的差异较小，因此对比反射信号拟合双曲线与每次扫描所拟合双曲线即可判定扫描所获双曲线是否为多次波； 假设反射信号拟合双曲线为：其中i为道数，为反射信号拟合双曲线参数，第m次多次波拟合双曲线为：为反射信号拟合双曲线参数； 首先，计算反射信号对应双曲线与多次波对应双曲线拟合度，见式7： 当反射信号对应双曲线与多次波对应双曲线拟合度满足以下条件，见式8，即判定成功定位多次波； δm＜T8 其中T为判定门限，当拟合度小于判定门限时，可判定多次波对应双曲线成功定位； 然后，提取预测反褶积预测步长α为用于之后的反褶积运算，计算见式9： 2.4通过预测反褶积思想抑制探地雷达数据中的多次波，输出消除多次波干扰后的探地雷达数据； 预测反褶积的核心问题是设计反褶积因子st，见式10： 其中α为反褶积预测步长，ρ为预测滤波器长度，ct＝[c0,c1,...,cρ]是预测滤波因子，可基于最小平方定理求得； 最后，反褶积因子st与第i道数据dit卷积，即可得去除多次波干扰后第i道数据qit，见式11： 最终实现了强目标的多次波能被完全抑制，弱目标的一次波信号更加清晰的目标。

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