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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于能量轨迹提取的海面运动目标航向角估计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：CN118276026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202410506296.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于能量轨迹提取的海面运动目标航向角估计方法是由李中余;陈涛;杨青;李俊奥;林劲松;武俊杰;杨建宇设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于能量轨迹提取的海面运动目标航向角估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于能量轨迹提取的海面运动目标航向角估计方法，首先依据先验知识辅助信息对回波信号进行预处理，并根据信号信噪比采取两种方案估计和提取强散射点能量轨迹，然后根据提取的能量轨迹，综合考虑雷达平台运动误差的影响，构建起多参量优化模型，最后通过差分进化遗传算法，准确地获取海面动目标的估计航向角。本发明的方法能在较低信噪比条件下从目标回波中准确提取并估计目标的能量轨迹，采用多参量模型，除了目标速度、位置等关键待求解信息外，同时考虑平台运动误差，有效地解决了现有基于解距离方程组估计目标运动参数方法在低信噪比下干扰严重、不准确和存在多解的问题。

本发明授权一种基于能量轨迹提取的海面运动目标航向角估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于能量轨迹提取的海面运动目标航向角估计方法，具体步骤如下： 步骤一、建立单基SAR空间几何构型，再建立单基SAR海面运动目标回波模型，并完成系统参数初始化； 首先建立单基SAR空间几何构型，设定rT＝[XT,YT,ZT]和rp＝[Xp,Yp,Zp]分别表示全局坐标系下雷达平台和目标中散射点的坐标矢量，vT＝[vTx,vTy,vTz]和vp＝[vpx,vpy,vpz]分别表示雷达和散射点的速度矢量； 则由SAR空间几何构型可得舰船目标散射点的双程距离历史Rη；rp，表达式如下： Rη；rp＝2||rT+vTη-rp-vpη|| 其中，η表示慢时间； 然后建立单基SAR海面运动目标回波模型，完成系统参数初始化； 设定雷达发射信号为线性调频信号，则下变频和解调后的回波信号在二维时域的表达式如下： 其中，τ，η和Ta分别表示快时间，慢时间和合成孔径时间，ση表示场景散射系数，电磁波速度c为3×108ms，λ表示发射信号的波长，K表示线性调频信号的调频率，rect·表示矩形窗函数； 初始化系统参数包括：脉冲重复频率，距离向采样率，接收阵元数，相干处理脉冲数，接收站和发射站的空间位置及速度； 步骤二、基于步骤S1，对解调后的二维时域回波信号st,η进行脉冲压缩； 海面运动目标反射回波经距离压缩后表达式如下： 其中，σp表示运动目标的RCS，Br表示发射信号的带宽； 步骤三、徙动因子相位补偿，去除平台运动引入的距离徙动； 对回波信号做距离向快速傅里叶变换，表达式如下： 其中，fτ表示距离频域变量，相位Φfτ,η表达式如下： 其中，R0表示成像中心时刻舰船目标与雷达平台的斜距，fdc、fdr和fd3分别表示舰船目标的多普勒质心、多普勒调频率和三阶多普勒参数，fc＝cλ则表示载波频率； 对s2fτ,η；rp进行徙动因子相位补偿，去除因平台运动引入的距离徙动，补偿的徙动因子相位Href表达式如下： 则相位补偿后的回波信号表达式如下： 对s3fτ,η；rp距离向逆傅里叶变换，表达式如下： 步骤四、场景多目标回波分离； 对s4τ,η；rp的方位向做快速傅里叶变换，表达式如下： 在s5τ,fη；rp信号所处的距离多普勒域中，场景不同位置处目标的回波信号可被直接分离； 根据单个运动目标在距离多普勒中的二维位置，构建相应的二维窗函数Hwin，通过多目标回波信号与二维窗函数Hwin相乘，实现运动目标的回波分离；在距离多普勒域中对方位向乘上不同的窗函数Hwin进行目标区域截取分离，再将分离出的单目标信号方位向逆傅里叶变换，得到信号s6fτ,η；rp，表达式如下： s6τ,η；rp＝IFFT[s5τ,fη；rp·Hwin] 步骤五、进行强散射点能量轨迹提取与估计； 脉冲压缩后回波中峰值的能量与噪声区域的平均能量计算得到回波的信噪比； 判断信噪比情况，若≥15dB则为高信噪比，在高信噪比时，遍历每一个脉冲重复间隔PFI下的所有距离门，根据最大信噪比准则提取该PFI下的强散射点能量轨迹距离门位置表达式如下： 其中，Gm,k表示s6fτ,η；rp中第k个PFI的所有距离门，m表示距离门位置，即为强散射点能量轨迹在第k个PFI的距离门位置； 判断信噪比情况，若＜15dB则为低信噪比，在低信噪比时，采用基于动态规划的多帧联合检测方法提取能量轨迹，表达式如下： 其中，和分别表示更新前和更新后的能量轨迹邻域，zxym表示关联区域最大值，提取到的散射点能量轨迹为Na表示回波方位向采样点数，[·]T表示矩阵的转置操作； 步骤六、多参量优化建模与目标函数设计； 待优化的参量包括：海面动目标的二维速度，各个散射点的位置，在构建优化模型时，将雷达平台的速度误差也作为参量进行建模，则待优化参量的表达式如下： Λ＝[vpx,vpy,Xp1,Yp1,…,Xpi,Ypi,…,XpN,YpN,e1,…,em] 其中，vpx和vpy表示海面动目标的二维运动速度，Xpi和Ypi表示海面动目标第i个散射强点的二维位置坐标，N表示联立建模的舰船散射点个数，e1,…,em表示雷达平台的速度误差； 相应的优化模型表达式如下： 其中，表示根据步骤五提取出来的强散射点能量轨迹，Rt_nΛ,η则表示由Λ计算得到的能量轨迹理论值； 考虑雷达平台存在速度误差e，则有误差的平台速度表达式如下： vTerr＝vT+e 则平台运动轨迹Tpath表达式如下： 强散射点rp＝[Xp,Yp,Zp]的运动轨迹Targetpath表达式如下： 其中，设定海面动目标始终处在二维海平面上，则高度项始终为0； 能量轨迹理论值Rt_nΛ,η也是海面动目标强散射点的距离历史，可由平台运动轨迹和动目标运动轨迹的二范数计算得到，表达式如下： Rt-nΛ,η＝||Tpath-Targetpath||2 步骤七、利用DE算法求解目标航向角； 基于步骤六所建立优化模型的非凸性，采用一种遗传算法——差分进化算法进行优化求解，具体如下： 1确定差分进化算法中的种群大小Np、最大迭代次数Gm及杂交参数CR，并随机产生解空间中的初始种群； 2计算初始种群中每个个体Λi的目标函数值 3判断是否达到终止条件或进化代数达到最大，若是，则终止进化，将得到一组动目标的最优参量Λopt；若否，则继续； 4进行变异和交叉操作，得到中间种群； 5在原种群和中间种群中选择个体，得到新一代种群； 6令进化代数g＝g+1，转步骤3； 最终通过差分进化算法估计出动目标的最优参量Λopt，再由其中的海面动目标的最优二维运动速度可获取海面动目标的航向角估计值。

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