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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利ISAR-RID成像增强方法、装置、设备和存储介质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：CN119846623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202311344529.0，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权ISAR-RID成像增强方法、装置、设备和存储介质是由戴永鹏;金添;宋勇平;王秀荣;唐成垚设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本ISAR-RID成像增强方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种ISAR‑RID成像增强方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：根据RDA图像对应的累积回波数据进行RID成像；对ISAR图像进行位置编码，得到ISAR图像的位置编码；位置编码用于指示ISAR图像中不同像素点的位置；将三帧连续RID图像和位置编码输入到训练好的ISAR图像增强网络中，得到增强的中间帧RID图像。相比传统的大转角成像方案，基于深度学习的ISAR‑RID成像增强方法解决了PFA、SP等传统成像算法计算效率低、重构信号不准确导致成像不准确的问题，该方法为ISAR超分辨成像提供了新的高效解决方案，对后续的目标识别和目标分类有着重大意义。

本发明授权ISAR-RID成像增强方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种ISAR‑RID成像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 根据RDA图像对应的累积回波数据进行RID成像，得到连续帧RID图像； 对ISAR图像进行位置编码，得到ISAR图像的位置编码；所述位置编码用于指示ISAR图像中不同像素点的位置； 生成用于训练网络的多组样本标签对，将所述标签对和ISAR图像的位置编码作为训练样本；所述标签对的生成步骤包括：将RID图像中目标的理想坐标与高斯核函数进行卷积，获得理想的RID图像，将理想的RID图像作为标签；所述标签对包括三帧连续RID图像以及中间帧的理想RID图像； 构建ISAR图像增强网络； 构建ISAR图像增强网络的损失函数为： 其中，为损失函数，是第i个预测值，是第i个真值，是像素总数； 将根据所述训练样本和所述损失函数对所述ISAR图像增强网络进行训练，得到训练好的ISAR图像增强网络； 将三帧连续RID图像和所述位置编码输入到训练好的ISAR图像增强网络中，得到增强的中间帧RID图像；所述ISAR图像增强网络包括多个卷积模块，第一个卷积模块的输入为所述位置编码与三帧连续RID图像在通道维度拼接的结果，第二个至最后一个卷积模块的输入为前一个卷积模块输出与所述位置编码在通道维度上拼接后的结果，最后一个卷积模块输出增强的中间帧RID图像； 其中，卷积模块包括卷积层和Relu激活函数； 将三帧连续RID图像和所述位置编码输入到训练好的ISAR图像增强网络中，得到增强的中间帧RID图像，包括： 将所述位置编码与三帧连续RID图像在通道维度拼接后输入到第一个所述卷积模块中，经过卷积层进行处理后再经过Relu激活函数激活后，得到第一卷积特征； 将所述第一卷积特征与所述位置编码在通道维度上进行拼接后输入到带二个所述卷积模块中，得到第二卷积特征； 对于第三卷积模块至最后一个卷积模块，其输入为将前一个卷积模块输出与所述位置编码在通道维度上拼接后的结果；最后一个卷积模块的输出为增强的中间帧RID图像。

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