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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种混合噪声环境下雷达超分辨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：CN121186784B 。

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：202511725116.6，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种混合噪声环境下雷达超分辨成像方法是由焦璐;黄钰林;殷曦晨;梁琰;刘荞安;毛德庆;张永超;张寅;杨建宇设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合噪声环境下雷达超分辨成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混合噪声环境下雷达超分辨成像方法，属于雷达探测与成像领域。通过分析实际环境中的噪声特性，构建新的雷达回波模型，并利用修正损失函数的自适应抗噪声能力，实现混合噪声环境下的高分辨目标重建。本发明首先对传统回波模型做出优化，得到更接近实际环境的回波数学模型；然后，利用修正损失函数的数学特性，实现对混合噪声的良好抑制能力；最后，通过基于最大最小化准则的广义岭回归估计算法，实现目标函数的闭合求解，从而完成混合噪声环境下的目标场景精准重建。与传统超分辨方法相比，本发明方法，能够实现混合噪声环境下的雷达前视超分辨成像。

本发明授权一种混合噪声环境下雷达超分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种混合噪声环境下雷达超分辨成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：方位回波卷积模型建立；具体为雷达发射线性调频信号，以获取目标原始回波；获得的原始回波经过距离维脉冲压缩和距离走动校正，得到回波信号；回波信号沿方位向描述为天线方向图函数和目标散射系数的卷积，得到卷积回波模型； 步骤2：基于混合噪声的卷积回波模型优化；具体为在卷积回波模型中叠加噪声项，该噪声为服从拉普拉斯分布的随机脉冲噪声；所述卷积回波模型优化为： ； 其中，表示卷积矩阵，表示回波数据，表示目标散射系数，表示零均值高斯白噪声，表示服从拉普拉斯分布的随机脉冲噪声； 步骤3：构建目标函数，使用对数双曲余弦函数对目标函数进行修正； 步骤4：基于最大最小化准则的广义岭回归估计算法，对混合噪声环境下的目标散射系数进行求解，完成混合噪声环境下的目标场景重建； 所述步骤3具体如下： 首先构建目标函数如下： ； 其中，表示对目标散射系数的最优估计，表示向量1范数，是正则化参数； 使用对数双曲余弦函数对目标函数的项进行修正。

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