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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于稀疏LVD的SA-ISAR自聚焦与定标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：CN119936879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510219156.7，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于稀疏LVD的SA-ISAR自聚焦与定标方法是由刘茜;戴奉周;李亚超;王媛媛;叶春茂设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于稀疏LVD的SA-ISAR自聚焦与定标方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于稀疏LVD的SA‑ISAR自聚焦与定标方法，包括：构建稀疏孔径机动目标的回波模型；在回波模型下，基于CFCR域进行能量积累得到CFCR域的线性调频信号在能量积累过程的稀疏信号恢复模型；基于FSBL‑LVD‑CTF方法对稀疏信号恢复模型进行求解，得到ISAR图像；利用FSBL‑LVD‑CTF方法对ISAR图像进行横向定标处理，得到ISAR图像定标结果。在本发明中，FSBL‑LVD‑CTF方法结合了稀疏贝叶斯学习的强鲁棒性和吕分布变换对于线性调频信号的高效处理能力，同时还通过交叉项滤除CTF实现了对交叉项的抑制进而保障可靠的稀疏恢复结果，提高了ISAR成像的精度和鲁棒性。

本发明授权一种基于稀疏LVD的SA-ISAR自聚焦与定标方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏LVD的SA-ISAR自聚焦与定标方法，其特征在于，包括： 构建稀疏孔径机动目标的回波模型； 在所述回波模型下，基于CFCR域进行能量积累得到CFCR域的线性调频信号在能量积累过程的稀疏信号恢复模型； 基于FSBL-LVD-CTF方法对所述稀疏信号恢复模型进行求解，得到ISAR图像；所述FSBL-LVD-CTF方法为基于快速稀疏贝叶斯学习的带有交叉项抑制的吕分布变换；所述基于FSBL-LVD-CTF方法对所述稀疏信号恢复模型进行求解，得到ISAR图像，包括： 对所述回波模型中的慢时间维信号进行吕分布变换对应得到噪声自项、待恢复信号以及观测信号； 对所述噪声自项进行先验建模，得到噪声自项先验概率模型； 对所述待恢复信号以及所述观测信号进行先验建模，对应得到待恢复信号先验模型和观测信号条件似然函数； 对各个慢时间维信号对应的所述稀疏信号恢复模型，基于所述噪声自项先验概率模型、所述待恢复信号先验模型和所述观测信号条件似然函数，进行快速稀疏贝叶斯学习，得到最终稀疏信号恢复结果；其中，所述快速稀疏贝叶斯学习为基于2D-CGLS和2D-EDEM的实现方法； 利用所述最终稀疏信号恢复结果得到所述ISAR图像； 利用所述FSBL-LVD-CTF方法对所述ISAR图像进行横向定标处理，得到ISAR图像定标结果。

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