北京理工大学杨小鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种融合子空间投影的深度学习探地雷达非均匀杂波抑制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：CN116299432B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310275884.0，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种融合子空间投影的深度学习探地雷达非均匀杂波抑制方法是由杨小鹏;曹彦杰;兰天;龚俊波设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合子空间投影的深度学习探地雷达非均匀杂波抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合子空间投影的深度学习探地雷达非均匀杂波抑制方法，在对墙体混凝土及骨料非均匀的建模下，提出针对杂波抑制的CBNet网络架构，利用投影机制和数据驱动的优势，通过图像自适应投影进行杂波抑制，提供接近真实目标的子空间基矢量，减少信息损失的同时实现高信杂比的提升，有效抑制浅表层非均匀杂波。
本发明授权一种融合子空间投影的深度学习探地雷达非均匀杂波抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种融合子空间投影的深度学习探地雷达非均匀杂波抑制方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一、建立探地雷达接收信号模型为含有骨料的混凝土模型，构建基于随机骨料投放模型的混凝土非均匀介质数据集； 步骤二、对原始数据集进行预处理，初步去除直达波与表面反射波，形成预处理后的最终数据集； 步骤三、构建CBNet网络架构，基于数据驱动与投影机制对原始数据进行监督学习，输入为预处理后的最终数据，标签为理想无杂波下的目标数据；CBNet网络结构为U‑Net神经网络结合子空间投影注意力门SPA，在U‑Net低特征图到高特征图的跳跃连接过程中添加SPA；子空间投影注意力门SPA主要包括子空间基生成与特征图投影两个阶段,假设，是网络中单个图像不同层的两个特征图，分别为高度、宽度以及通道数，则子空间基由，通过函数映射生成： ； 其中，为参数的函数映射由残差卷积块生成，为子空间基的个数，则信号子空间的正交投影矩阵为： ； 获得投影矩阵后，图像特征图可以在信号子空间中重建为： ； 即为特征子空间投影后的输出；步骤四、利用训练有素的网络，最终输出雷达图像中只含有目标的杂波抑制结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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