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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于PA-FDA双模雷达的迭代多目标检测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：CN115542261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211012921.0，技术领域涉及：G01S7/292；该发明授权基于PA-FDA双模雷达的迭代多目标检测方法是由朱圣棋;朱晶晶;许京伟;兰岚;王麒凯;曾操;李西敏设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PA-FDA双模雷达的迭代多目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PA‑FDA双模雷达的迭代多目标检测方法，涉及雷达信号处理技术领域，包括：构建PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型；其中，PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型基于PA天线阵列和FDA天线阵列接收到的目标信号构建，PA天线阵列和FDA天线阵列接收到的目标信号参杂有高斯白噪声和类噪声干扰；基于PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型，构建GLRT检测器；基于PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型，构建CCBD‑GLRT检测器；采用GLRT检测器检测多个目标之一，并获取检测结果，根据检测结果，再采用CCBD‑GLRT检测器检测剩余目标，获取最终检测结果。本申请能够提升检测多目标的性能。

本发明授权基于PA-FDA双模雷达的迭代多目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PA‑FDA双模雷达的迭代多目标检测方法，其特征在于，包括： 构建PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型；其中，所述PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型基于PA天线阵列和FDA天线阵列接收到的目标信号构建，所述PA天线阵列和所述FDA天线阵列接收到的目标信号参杂有高斯白噪声和类噪声干扰； 基于所述PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型，构建GLRT检测器； 基于所述PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型，构建CCBD‑GLRT检测器； 采用所述GLRT检测器检测多个目标之一，并获取检测结果，根据检测结果，再采用所述CCBD‑GLRT检测器检测剩余目标，获取最终检测结果； 所述基于所述PA‑FDA双模雷达的信号级融合模型，构建CCBD‑GLRT检测器的过程包括： 基于所述GLRT检测器检测到的目标信息构建迭代导向矩阵，并更新所述多目标假设检验检测问题，其表达式为： ； 其中，为包括列的导向矩阵，,为已知的S个目标的发射‑接收导向矢量构造的矩阵，为搜索目标的导向矢量，为维的系数矩阵，为维的系数矩阵，为第s个目标的复系数矢量，表示搜索目标的复系数矢量，为噪声分量； 将所述迭代导向矩阵分解，其表达式为： ； 其中，为半酉矩阵，为厄米矩阵，，为生成子空间，为增广酉矩阵，由酉矩阵的最后D‑2S列组成，该酉矩阵通过的奇异值分解获得，则得到正交变换矩阵为； 利用正交变换矩阵更新上一步中的多目标假设检验检测问题，假设检验检测问题表达为： ； 其中，为待检测数据，，为利用正交变换矩阵变换后噪声的表达式，为经正交变换矩阵变换的搜索目标导向矢量，、即； 利用正交变换矩阵对训练样本数据进行变换，其表达式为： ； ；其中，为第个训练样本，为经正交变换矩阵变换后的第个训练样本，为维的复数集，为PA‑FDA双模雷达接收信号维度，为已知目标的数量，表示训练样本个数； 基于广义似然比检验准则，利用正交变换矩阵变换后的假设检验检测问题，构建CCBD‑GLRT检测器，其表达式为： ； 其中，为变换后的待检测数据，为共轭转置，，为变换后训练样本的相关矩阵，为个目标的信号协方差矩阵，为求逆，为经正交变换矩阵变换的搜索目标导向矢量； 其中，为与第二检测阈值进行判断，当时检测器判断为，当时检测器判断为。

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