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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于压缩感知的循环迭代回波重构解距离模糊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：CN116794625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310449412.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于压缩感知的循环迭代回波重构解距离模糊方法是由李元帅;孙毓贤;常少强;陈新亮;范花玉;刘泉华设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于压缩感知的循环迭代回波重构解距离模糊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于压缩感知和循环迭代的方法来抑制折叠杂波和解距离模糊。在发射捷变波形的PD雷达体制下，构建了距离模糊场景下的距离‑多普勒感知矩阵模型，分析了利用压缩感知进行回波重构的可行性；提出了一种优化的稀疏度自适应匹配追踪OSAMP算法实现散射点的无模糊信息估计和回波重构；将OSAMP算法嵌入至循环迭代框架构成CI‑OSAMP算法，逐步降低模糊能量的影响，提升重构精度和模糊抑制性能；并可应用于压缩样本，突破雷达信号带宽与采样率之间的限制。

本发明授权一种基于压缩感知的循环迭代回波重构解距离模糊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于压缩感知的循环迭代回波重构解距离模糊方法，其特征在于该方法的步骤包括： 步骤S1，对雷达回波下变频得到的基带回波，进行转换得到适用于压缩感知算法的线性回波模型； 步骤S2，基于步骤S1在无距离模糊场景下所得到的线性回波模型，构造无距离模糊场景下的距离-多普勒感知矩阵模型； 步骤S3，基于步骤S2的回波数据和距离-多普勒感知矩阵模型，提出OSAMP重构算法，实现散射点的信息估计和回波重构； 步骤S4，构造距离模糊场景下的距离-多普勒感知矩阵模型，并考虑实际中的脉冲截断效应； 步骤S5，基于步骤S4中的距离模糊场景下的距离-多普勒感知矩阵和回波数据，并将步骤S3的OSAMP重构算法结合循环迭代框架，构成CI-OSAMP算法，逐步降低重构误差，减小失真，提升回波重构精度和模糊抑制性能，并提出三种雷达成像方法； 步骤S1包括如下步骤： 步骤S11，对雷达回波进行下变频得到基带回波； 步骤S12，将基带回波进行转换得到适用压缩感知算法的线性回波模型； 步骤S2包括如下步骤： 步骤S21，对时延-多普勒二维平面上的目标散射系数离散化，得到场景的离散回波散射系数矩阵； 步骤S22，将步骤S21中的离散回波散射系数矩阵向量化表示为，并将步骤S12中的下变频后基带回波第n个脉冲重复周期PRT的接收信号离散化表示； 步骤S23，定义第n个回波信号的第l个导引矢量，并将步骤S22中第n个PRT接收区间的离散回波数据写为矩阵形式：； 步骤S24，基于步骤S23单个PRT的回波矩阵表示，扩展为CPI内的回波矩阵表示：；并利用测量矩阵压缩原始回波数据，得到亚采样回波数据：，称为距离-多普勒感知矩阵； 步骤S3包括如下步骤： 步骤S31，基于步骤S2得到输入数据并进行参数初始化； 步骤S32，利用OSAMP重构算法，得到散射系数稀疏向量估计，并利用变换矩阵可得重构信号； 步骤S4包括如下步骤： 步骤S41，在距离模糊场景下构造距离-多普勒感知矩阵模型； 步骤S42，考虑脉冲截断效应，将测量矩阵等价为截断矩阵； 所述步骤S5包括如下步骤： 步骤S51，基于步骤S4得到的距离模糊场景下回波数据和距离-多普勒感知矩阵模型，完成无循环迭代的OSAMP回波重构解模糊； 步骤S52，提出CI-OSAMP算法，通过循环迭代的方式，逐步降低非本距离段模糊能量的影响，实现循环迭代回波重构解模糊； 步骤S53，基于S52中算法收敛后的输出，提出了三种不同应用场景的雷达成像方法。

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