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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种少遗忘的穿墙雷达高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：CN120195677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510363259.0，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种少遗忘的穿墙雷达高分辨成像方法是由曾小路;杨小鹏;赵涵;陈子涵;钟世超设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种少遗忘的穿墙雷达高分辨成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种少遗忘的穿墙雷达高分辨成像方法。具体步骤包括：训练源域的光学图像辅助的高分辨成像网络，使之能够恢复源域目标的形状并将其作为预训练网络；加载预训练模型初始化具有多分支结构的目标域网络LFHRNet的对应部分参数，然后对其在目标域数据集上进行训练，一个分支在训练时学习目标域新知识，另一个分支冻结以保留源域知识，并引入路由网络进行精确的专家分配。本发明有效减少了源域知识的遗忘，使网络同时具备对源域和目标域中静止目标进行高分辨成像的能力。

本发明授权一种少遗忘的穿墙雷达高分辨成像方法在权利要求书中公布了：1.一种少遗忘的穿墙雷达高分辨成像方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取BP雷达成像结果与相应光学图像，构建数据集； 步骤2：搭建并训练源域光学图像辅助的高分辨成像网络，即条件生成对抗网络cGAN，cGAN由生成器和鉴别器组成；网络的输入是大小为32×32×32的3D雷达图像以及大小为128×128的2D标签； 步骤3：搭建并训练目标域网络LFHRNet，它具有与源域网络相同的编码器结构，并且集成了两个并列的分支作为专门处理不同任务的专家，在源域和目标域的任务分别指对源域输入进行高分辨成像和对目标域输入进行高分辨成像；当在目标域数据上训练目标域网络时，其中一个分支使用源域网络初始化并且在训练时冻结以保留源域知识，另一个专家参数更新以学习目标域新知识，训练的目标表示为： ； 其中，是目标域数据集，包含3D雷达图像和2D标签,是在源域预训练的参数，包含了在源域学习到的知识，目标域网络的编码器使用初始化并且在上训练时冻结，作为一个现成的特征提取器,是在目标域数据上学习到的参数，通过最小化损失得到最优的; 引入了路由网络实现专家的分工协作和精确分配；当3D雷达图像输入到目标域网络，该3D雷达图像可能来自于源域或者目标域；由于源域和目标域不同的数据特征和分布，选择一个专家而不是将不同专家的结果按权重相加；路由网络使用CNN实现，并引入了域标签以平衡专家选择; 步骤4：将目标域和源域样本的BP雷达图像输入目标域网络，得到包含形状和轮廓信息的高分辨成像结果。

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