南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院金双获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院申请的专利基于L0-L1正则化的动态字典非网格化TomoSAR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：CN120009887B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510466435.3，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权基于L0-L1正则化的动态字典非网格化TomoSAR成像方法是由金双;毕辉;郭倩;张晶晶设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于L0-L1正则化的动态字典非网格化TomoSAR成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于L0‑L1正则化的动态字典非网格化TomoSAR成像方法，构建TomoSAR成像模型，将高程反演问题转化为稀疏信号恢复问题；利用正交匹配追踪算法求解L0最小化问题来获取初始的目标高程位置，交替更新高程采样网格和高程散射系数，动态调整高程采样网格进而更新观测矩阵；再利用加权L1算法更新高程散射系数，直至找到最优的目标高程位置。本发明不仅具有超分辨能力，还能忽视高程采样网格的限制，准确找到不在高程采样网格上的目标高程位置，减少内存需求的同时，获取更准确的高程信息；在鲁棒性和高程位置重构精度方面均表现出显著优势。
本发明授权基于L0-L1正则化的动态字典非网格化TomoSAR成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于L0-L1正则化的动态字典非网格化TomoSAR成像方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构建TomoSAR成像模型，将高程反演问题转化为稀疏信号恢复问题； 2使用OMP求解L0最小化问题获取初始的目标高程位置； 3将初始高程位置作为先验信息，构建基于L0-L1正则化的动态字典TomoSAR最优化求解模型，交替优化求解；包括以下步骤： 31求解关于高程位置的最小化问题，并更新高程位置； 32求解加权L1最小化问题，更新高程散射系数； 33判断是否满足收敛条件，若满足则输出目标的高程位置与高程散射系数；若不满足，则跳转至31，继续循环，直至满足收敛条件； 4根据步骤3输出的高程位置和散射分布，计算目标的实际高程位置和散射分布。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京航空航天大学深圳研究院，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号南京航空航天大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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