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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于RPCA-STAP的多通道地面运动目标检测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：CN120085272B 。

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：202510516618.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于RPCA-STAP的多通道地面运动目标检测方法是由贺雄鹏;钱俊鑫;刘昆;廖桂生;曾操;王伟伟;黎薇萍;朱江设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RPCA-STAP的多通道地面运动目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RPCA‑STAP的多通道地面运动目标检测方法，包括：根据马尔可夫随机场图像分割算法对待检测SAR图像进行处理，得到分割后的图像；其中，分割后的图像包括不同杂波类型的子图像；每个子图像的杂波类型具有一致性；并根据RPCA‑STAP算法对其进行处理，得到低秩矩阵和稀疏矩阵；通过交换方向乘子法对低秩矩阵和稀疏矩阵进行更新，得到更新后的低秩矩阵和稀疏矩阵；并基于此对运动目标进行检测，得到运动目标的位置。本发明有效解决传统技术因样本污染或样本不均匀导致难以区分运动目标和背景杂波，进而导致运动目标检测性能下降的问题，显著提高目标检测的准确性和鲁棒性；减小计算复杂度，提高算法实用性。

本发明授权基于RPCA-STAP的多通道地面运动目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于RPCA-STAP的多通道地面运动目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据马尔可夫随机场图像分割算法对待检测SAR图像进行处理，得到分割后的图像；其中，所述分割后的图像包括不同杂波类型的子图像；每个子图像的杂波类型具有一致性； 根据预先构建的RPCA-STAP算法对所述分割后的图像进行处理，得到每个子图像对应的低秩矩阵和每个子图像对应的稀疏矩阵；其中，所述RPCA-STAP算法根据RPCA算法和STAP算法得到； 通过交换方向乘子法对所述每个子图像对应的低秩矩阵和所述每个子图像对应的稀疏矩阵进行更新，得到所述每个子图像更新后的低秩矩阵和所述每个子图像更新后的稀疏矩阵； 基于所述每个子图像更新后的低秩矩阵和所述每个子图像更新后的稀疏矩阵对所述待检测SAR图像中的运动目标进行检测，得到所述运动目标的位置； 其中，所述RPCA-STAP算法表示如下： ； 其中，表示低秩矩阵的核范数，表示稀疏矩阵的L1范数，为控制稀疏性的超参数，为自适应加权项，为自适应权重，为低秩矩阵生成的辅助变量，为的共轭转置，是对的自相关矩阵，为自适应抑制的超参数；表示上式的约束条件，表示Frobenius范数的约束条件，表示可容忍误差大小，表示分割后的图像，表示低秩矩阵的共轭转置，用于确保稀疏矩阵中的每一列的模长保持一致，为稀疏矩阵的列号，为稀疏矩阵的总列数，用于确保自适应权重的第一个元素为1。

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