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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于低秩张量分解的多通道SAR增强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：CN119375883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411402013.1，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于低秩张量分解的多通道SAR增强成像方法是由徐刚;崔硕;张邦杰;洪伟设计研发完成，并于2024-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低秩张量分解的多通道SAR增强成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低秩张量链式分解的多通道毫米波SAR增强成像方法，包括以下步骤，对多通道回波进行二维SAR成像,对图像进行相位差补偿处理；将所有通道的图像堆叠为三维张量，构建张量图像堆栈；利用张量链式分解提取SAR图像张量中固有的低秩特性；利用TT核范数最小化建立带有TTNN约束的多通道联合增强成像问题模型；模型中引入Ket增广方法，强化图像邻域局部特征；基于ADMM框架迭代求解，获取增强成像结果。本发明通过低秩张量链式分解的方法对多通道毫米波SAR图像进行联合处理，实现了图像增强，获得了清晰完整的成像结果，取得了良好的副瓣抑制效果，在峰值旁瓣比，结构相似性，等效视数方面均取得了优于其他算法的效果。

本发明授权一种基于低秩张量分解的多通道SAR增强成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩张量分解的多通道SAR增强成像方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤1，对多通道回波进行二维合成孔径雷达SAR成像，对图像进行相位差补偿处理； 步骤2，将所有通道的图像堆叠为三维张量，构建图像张量堆栈； 步骤3，利用张量链式分解提取SAR图像张量堆栈中固有的低秩特性，为后续建模提供基础数据结构； 步骤4，基于低秩特性，利用张量链式TT核范数NN最小化建立带有张量链式核范数TTNN约束的多通道联合增强成像问题模型；表达式为 ||*||F表示F-范数，TT-秩实际由张量按不同模进行矩阵化后的秩组成；带有矩阵秩约束的优化问题是非确定性多项式困难NP-hard问题，松弛为核范数求解；式中的表示原始图像堆栈，X1即矩阵化的结果，X2为重排后的结果，即表示三阶张量的加权TTNN，其中ω是加权系数； 步骤5，在多通道联合增强成像问题模型的基础上，引入凯特Ket增广方法，强化图像邻域局部特征； 步骤6，基于交替方向乘子ADMM框架迭代求解引入Ket增广后的优化问题，获取增强成像结果。

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