东南大学黄岩获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于弱背景先验的SAR干扰自消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：CN116819459B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310788040.6，技术领域涉及：G01S7/36；该发明授权基于弱背景先验的SAR干扰自消方法是由黄岩;陈学志;余旭涛;毛源;杨阳;管歆宇;张慧;洪伟设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于弱背景先验的SAR干扰自消方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱背景先验的SAR干扰自消方法，通过检测待抑制干扰的同源弱背景先验干扰，构建基于弱背景先验的干扰抑制优化模型，通过带有超参数的稀疏正则化保护有用信号，使用增广拉格朗日构建等价的无约束优化模型，通过交替方向乘子法得到迭代关系，通过软阈值算子计算干扰抑制模型低秩分量于有用信号的闭式解。该方法可以实现在被干扰污染的SAR数据中可以很好的利用同源干扰的信息完成对指定区域的干扰抑制，同时还具备一定的保护有用信号的能量。
本发明授权基于弱背景先验的SAR干扰自消方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱背景先验的SAR干扰自消方法，其特征在于，包括以下步骤： 检测SAR回波信号的待抑制区域具有弱背景的同源干扰信号，将所述弱背景的同源干扰信号作为先验干扰信号； 以所述SAR回波信号等于分解后的低秩分量矩阵和稀疏分量矩阵作为约束条件，构建最小化待抑制目标与所述先验干扰信号的秩之差的优化模型，且在所述优化模型中设置稀疏正则项； 通过增广拉格朗日乘子法，将所述优化模型转换为无约束问题得到新的优化模型； 以所述先验干扰信号的相似矩阵为辅助变量，使用交替方向乘子法，将辅助变量代入所述新的优化模型各个变量的更新关系中，建立所述新的优化模型与辅助变量相关的迭代更新表达式； 通过软阈值算子计算所述迭代更新表达式，得到所述SAR回波信号的低秩分量矩阵的闭式解，将所述SAR回波信号减去所述低秩分量矩阵的闭式解得到消除干扰后的SAR回波信号。
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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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