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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于样本累计抽样的抗密集假目标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：CN119716784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411943410.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法是由王华柯;蔡柏瑞;陈伟;张新潮;尚晓磊;王明明设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，包括：基于回波数据构建第一协方差矩阵，并进行特征分解之后，排列第一特征值及第一特征向量；基于最大相关系数，确定与预设的期望目标导向矢量vs0相关性最强的第一特征向量及其在排列结果中的位置ρ；比较最大相关系数与预设阈值η进行目标判决，并在存在目标时，从回波数据中选取大于抽样阈值的数据，进一步通过累计抽样，得到抽样数据；根据抽样数据构建第二协方差矩阵并进行特征分解，得到第二特征值及第二特征向量；根据ρ计算至少部分第二特征向量与预设的期望目标导向矢量之间的相关系数之和，并在相关系数之和满足预设条件时，确定目标所在的距离门，实现了抑制密集假目标的主瓣欺骗式干扰。

本发明授权一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法在权利要求书中公布了：1.一种基于样本累计抽样的抗密集假目标方法，其特征在于，包括： 基于接收的回波数据构建第一协方差矩阵，并对所述第一协方差矩阵进行特征分解之后，排列得到的第一特征值及其对应的第一特征向量； 计算各个第一特征向量与预设的期望目标导向矢量之间的相关系数，并基于最大相关系数确定与预设期望目标导向矢量相关性最强的第一特征向量及其在排列结果中的位置； 通过比较所述最大相关系数与预设阈值进行目标判决，并在存在目标时，从所述回波数据中选取大于抽样阈值的数据； 通过对所述大于抽样阈值的数据进行累计抽样，得到抽样数据； 根据所述抽样数据构建第二协方差矩阵后，对所述第二协方差矩阵进行特征分解，得到第二特征值及其对应的第二特征向量； 根据与预设期望目标导向矢量相关性最强的第一特征向量在排列结果中的位置，计算至少部分所述第二特征向量与预设的期望目标导向矢量之间的相关系数之和，并在所述相关系数之和满足预设条件时，确定目标所在的距离门。

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