中国人民解放军国防科技大学张文鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利微动信号稀疏时频增强方法、装置和计算机设备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：CN120161432B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510643019.6，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权微动信号稀疏时频增强方法、装置和计算机设备是由张文鹏;戴毅巍;刘永祥;刘臻晔;李英俊;张双辉;杨威;高勋章;姜卫东设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本微动信号稀疏时频增强方法、装置和计算机设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种微动信号稀疏时频增强方法、装置和计算机设备。所述方法采用生成式网络从随机噪声中生成时频分布先验，设计Langevin动力学微分方程中的随机项，运用随机梯度优化方法通过马尔科夫链蒙特卡洛对时频分布先验分布生成器参数的后验概率分布进行精确采样，运用最小均方误差准则对稀疏时频观测模型中的稀疏时频分布得到了良好的重构效果。实验结果表明，相较于传统时频表征，本方法在复杂观测条件下具有更优的时频表征分辨率，提升了复杂观测场景下目标微多普勒特征的表征精度。
本发明授权微动信号稀疏时频增强方法、装置和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种微动信号稀疏时频增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取微动目标的雷达回波数据，并对雷达回波数据进行联合时频分析，得到微动信号时频表征； 根据所述微动信号时频表征，构建雷达回波数据的时频表征稀疏观测模型； 根据所述时频表征稀疏观测模型和所述微动信号时频表征，采用生成式卷积神经网络重参数化微动信号时频表征，得到精确时频分布先验； 采用基于自适应随机梯度Langevin动力学方法，通过马尔科夫链蒙特卡洛对生成式卷积神经网络参数的后验概率分布进行精确采样，得到后验概率分布； 根据所述精确时频分布先验和所述后验概率分布，确定时频表征的结构化稀疏优化模型； 根据最小均方误差准则对时频表征的结构化稀疏优化模型中稀疏观测下的时频分布进行重构，得到增强的微动目标二维时频表征。
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