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龙图腾网获悉河南工业大学申请的专利基于低秩和非局部自相似的稀疏ISAR成像方法及系统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：CN114966687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210584667.5，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于低秩和非局部自相似的稀疏ISAR成像方法及系统是由任笑真;白艳雯;崔静;樊慧玲;张自豪;吕宗旺;孙福艳;王贺鹏设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低秩和非局部自相似的稀疏ISAR成像方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于雷达成像技术领域，特别涉及一种基于低秩和非局部自相似的稀疏ISAR成像方法及系统，依据逆合成孔径雷达ISAR系统接收的回波信号重建图像的低秩性，将其低秩性作为重建图像的先验信息，利用先验信息及图像非局部自相似约束来构建稀疏成像模型；引入拉格朗日乘子对稀疏成像模型进行等价转化，并将稀疏成像问题分解为若干子问题进行迭代求解；依据迭代求解结果来获取最终的稀疏ISAR成像。本发明通过挖掘ISAR目标的结构相关性，结合ISAR目标的低秩先验和非局部自相似性来构建稀疏ISAR成像模型，以提高稀疏ISAR成像质量及成像效果。

本发明授权基于低秩和非局部自相似的稀疏ISAR成像方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩和非局部自相似的稀疏ISAR成像方法，其特征在于，包含如下内容： 依据逆合成孔径雷达ISAR系统接收的回波信号重建图像的低秩性，将其低秩性作为重建图像的先验信息，利用先验信息及图像非局部自相似约束来构建稀疏成像模型；其中，所述稀疏成像模型表示为：，其中，表示重建图像，表示回波信号矩阵，为字典矩阵，S为距离像，X表示以矩阵形式排列的所有三维变换系数，R表示稀疏孔径矩阵，表示正则化参数； 引入拉格朗日乘子对稀疏成像模型进行等价转化，并将稀疏成像问题分解为若干子问题进行迭代求解；依据迭代求解结果来获取最终的稀疏ISAR成像； 其中，对稀疏成像模型进行等价转化过程表示为： ，其中，分别表示引入的拉格朗日乘子，表示罚参数，为字典矩阵，为模型等价转化引入的辅助变量，为以矩阵形式排列的变量W的所有三维变换系数； 依据S、Z、W、X将稀疏成像问题分解为关于S、Z、W、X的四个子问题，分别对该四个子问题进行迭代求解，并依据设置的迭代终止门限来获取最终的稀疏ISAR成像；其中， 所述子问题S为： 所述子问题Z为： 所述子问题W为： 其中， 所述子问题X为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河南工业大学，其通讯地址为：450001 河南省郑州市高新技术开发区莲花街100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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