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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于深度学习的SAR回波信号仿真方法及系统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：CN119808612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510308086.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于深度学习的SAR回波信号仿真方法及系统是由周松;郭婕;李民拥;孙世昌;杨磊设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的SAR回波信号仿真方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的SAR回波信号仿真方法及系统，涉及雷达信号处理技术领域，该方法通过同心圆算法构建同心圆算子，对雷达参数与场景信息进行预处理，得到初始回波信号，将初始回波信号输入至深度残差网络与迭代数值优化块中，实施数据一致性约束，使用传统方法仿真得到的历史回波信号构建数据集并对回波生成模型进行训练，通过回波生成模型根据雷达参数与场景信息进行回波重建，得到高精度的SAR回波信号，综上，本发明创新性地将同心圆算法与深度学习相结合，通过深度神经网络对回波进行学习和优化，这一结合方式不仅提高了回波信号的仿真精度，还有效减少了回波信号中的误差，使得获取的回波更加精确、可靠。

本发明授权一种基于深度学习的SAR回波信号仿真方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的SAR回波信号仿真方法，其特征在于，所述方法包括：根据同心圆回波生成算法构造同心圆算子，通过所述同心圆算子对当前输入的雷达参数与场景信息进行预处理；其中，对当前输入的雷达参数与场景信息进行预处理包括将所述雷达参数与所述场景信息转化为适用于回波生成模型的初始回波信号；将所述初始回波信号导入深度残差网络中，通过所述深度残差网络对所述初始回波信号进行深度特征提取与去噪处理，得到中间回波信号，将所述中间回波信号导入迭代数值优化块，通过所述迭代数值优化块对所述中间回波信号进行数据一致性约束；其中，所述深度残差网络为CNN卷积神经网络与残差学习网络的融合网络，所述深度残差网络与所述迭代数值优化块交替运行以构成所述回波生成模型；将通过预设方法仿真得到的历史回波信号构建数据集，将所述数据集导入所述回波生成模型中进行模型训练，以调整模型参数直至模型收敛；通过训练后的所述回波生成模型根据预先提供的雷达参数与场景信息对回波信号进行仿真重建，得到SAR回波信号。

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昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；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”。