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龙图腾网获悉西南技术物理研究所申请的专利一种基于小波分解的SVD-FRFT海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：CN119959901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411898711.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于小波分解的SVD-FRFT海杂波抑制方法是由杨赟秀;曾瑞;舒勤;杨峰;呙长冬;石振东;郑博仁;路小龙设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波分解的SVD-FRFT海杂波抑制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小波分解的SVD‑FRFT海杂波抑制方法，属于雷达系统中的信号处理技术领域。本发明涉及一种基于小波变换以及奇异值分解和分数阶傅里叶变换的雷达回波中海杂波抑制方法，一方面实现了通过基于奇异值能量比的方法自适应选取有效的分量矩阵表征目标子空间，另一方面结合离散小波变换，同时保留时域和频域信息，分辨出信号中非平稳分量，实现在更低信杂比和更高海况下正确搜索到目标所在的最优阶数，有效提取出目标信号。

本发明授权一种基于小波分解的SVD-FRFT海杂波抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波分解的SVD-FRFT海杂波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取待处理回波信号，所述待处理回波信号包含海杂波、目标信号和噪声污染； 2针对所述待处理回波信号，进行小波变换分解获取小波系数模极大值，根据模极大值特性区分目标信号和海杂波，剔除海杂波模极大值，保留目标信号对应的小波系数，通过保留的小波系数重构信号； 3进行分数阶傅里叶变换将小波变换重构的信号转换到分数阶域，采用二维搜索峰值法得到目标信号所对应的最优阶数，并提取出最优阶数下的信号； 4将提取到的信号通过傅里叶逆变换到时域，对时域信号进行奇异值分解，根据奇异值能量比选取表征目标子空间的有效奇异值集合，利用目标子空间使用平均法恢复得到奇异值分解后的信号； 5将奇异值分解后得到的信号进行傅里叶变换转换到分数阶域，再次对信号做分数阶傅里叶逆变换得到海杂波抑制后的信号，所述信号用于表征抑制海杂波和噪声后的目标信号； 步骤2具体包括： 针对所述待处理回波信号，进行离散小波变换，从最大分解尺度开始选取小波系数模极大值，确定最大分解尺度的模极大值后，通过李氏指数区分目标信号和海杂波的模极大值； 根据李氏指数剔除海杂波模极大值，小波变换每减小一个分解尺度，采样点数增加一倍，根据此位置关系，找出下一尺度的模极大值，以此类推，最后保留目标模极大值对应的小波系数，用保留的小波系数重构出信号； 对所述待处理回波信号进行离散小波变换是对连续尺度参数和连续平移参数的离散化处理，在此过程中，只取正值，扩展步长为固定值，定义连续尺度参数和连续平移参数离散公式为，对应的离散小波函数为 离散小波变换为 离散化小波变换系数为 其重构公式为 其中，是一个常数，其取值大小与信号无关； 经过小波变换后信号将被分解为平滑分量，j=1,2,...,m和系数分量，j=1,2,...,m，其中为最大分解尺度；当分解尺度越小，包含的信息越多，越逼近原始信号，随着小波分解尺度的增加，系数分量可补偿平滑分量所丢失的高频部分； 使用模极大值方法来进行离散小波变换去杂波：在上取任意一点，在邻域内若有 成立，则称为扩展步长上的小波系数模极大值；在小波变换后，小波系数模极大值是随连续尺度参数变化的，并由表征信号局部奇异性的Lipschitzexponent来决定，即 其中，为常数，当小波变换过程中连续尺度参数增大时，信号的小波模极大值增大，目标信号，而对白噪声，从而通过李氏指数将目标信号与噪声区分开来；海杂波信号为一阶、二阶海杂波和噪声的组合；其中，一阶海杂波描述为多个单频信号的累加，而二阶海杂波和噪声被认为是遵循高斯分布的白噪声；在每一个分解尺度计算的过程中，作为对数函数底数部分不能为1，因此在分解尺度为1的情况下，不筛选的正负，直接使用硬阈值方法保留最大幅度值，阈值，为常数，为最大尺度上信号的最大幅度值； 对每一个分解尺度根据李氏指数剔除海杂波对应的模极大值，小波变换每减小一个分解尺度，采样点数增加一倍，根据此位置关系，找出下一尺度的模极大值，以此类推，最后保留每个分解尺度上目标模极大值对应的小波系数，用保留的小波系数重构出信号。

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