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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像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：CN114859348B 。

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：202210447437.4，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像方法是由罗迎;陈鹭伟;倪嘉成;李开明;苏令华;熊世超;李文哲设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像算法：第一步：构建大斜视SAR回波信号观测模型，根据RD算法确定成像网络所需要学习的成像矩阵为二次距离压缩、三次相位补偿矩阵H2、和方位向压缩矩阵H3；第二步：根据步骤一确定的学习参数H2、H3等参数，构建相应的大斜视SAR成像网络，同时构建相应的大斜视SAR回波数据集，通过将ISTA算法深度展开成网络的形式学习得到相比传统成像算法更加精确的成像矩阵，从而提高成像精度、改善聚焦效果。该成像方法无需构造复杂的补偿函数即可对目标进行高分辨二维成像，能够有效抑制旁瓣，提高成像精度和计算效率，在斜视角增大的条件下，成像质量也优于其它成像算法，符合大斜视条件下的SAR成像要求。

本发明授权一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度展开网络的大斜视SAR高分辨成像方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤一：构建大斜视SAR回波信号观测模型确定成像网络所需要学习的成像矩阵；首先根据传统的成像算法对瞬时斜距表达式进行泰勒级数展开，对回波数据在距离频域上做距离走动校正处理，再对走动校正处理后的回波信号进行距离压缩，得到距离压缩后的信号，从而确定成像网络所需学习的矩阵为二次距离压缩、三次相位补偿矩阵和方位向压缩矩阵；包括如下步骤： Step1构建大斜视SAR回波信号观测模型，根据传统的成像算法对雷达与目标之间的距离做泰勒级数展开，得到近似距离RBτ；Rc，其中τ为慢时间变量，RBτ；Rc由雷达到观测场景中心的距离Rc、速度以及斜视角共同决定，计算回波时延τa＝2RBτ；Rcc，c是电磁波速； Step2将平台获取的回波信号Srt，τ；Rc在距离向上做FFT得到距离频域的回波信号，构造走动补偿函数以及距离压缩函数H1降低距离向方位向的耦合程度，得到压缩后的回波信号Sr′fr，τ1；Rc，其中t为快时间变量，fr为距离向频域，等效慢时间序列此时，回波信号经过走动校正、距离压缩后的多普勒中心频率被搬移到零频处，因此雷达发射波束的中心线位于零多普勒平面； Step3根据大斜视SAR成像算法确定网络可学习的成像矩阵为二次距离压缩矩阵H2和方位向匹配滤波函数H3，并将RD成像过程写成矩阵相乘形式其中Fr、Fa分别为距离向和方位向的傅里叶变换矩阵，为其逆变换矩阵，S为大斜视条件下的回波矩阵，H1为步骤一中距离走动校正、压缩函数H1fr，τ的矩阵形式，H2为二次距离压缩和三次相位补偿函数的矩阵形式，H3为方位向压缩函数的矩阵形式，表示Hadamard乘积，Θ为观测场景散射系数矩阵，MS为该成像算法的算子形式； 步骤二：根据步骤一确定的可学习参数，构建相应的成像网络，将上述两个矩阵作为可学习的参数，通过网络学习得到相比传统算法精确的成像矩阵，从而提高成像精度、改善聚焦效果；成像方法结合传统RD成像算法步骤以及ISTA求解算法构建成像网络。

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