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龍圖騰網恭喜煙臺大學申請的專利一種擴散模型和低秩矩陣分解的雷達雜波抑制方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118644415B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411124002.1，技術領域涉及：G06T5/70；該發明授權一種擴散模型和低秩矩陣分解的雷達雜波抑制方法及系統是由王鵬;李營新;王瑩潔;劉兆偉;于爽;孫云飛設計研發完成，并于2024-08-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種擴散模型和低秩矩陣分解的雷達雜波抑制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及生成式人工智能和雷達圖像處理技術領域，尤其是涉及一種擴散模型和低秩矩陣分解的雷達雜波抑制方法及系統。方法，包括獲取雷達信號數據；對雷達信號數據進行預處理和數值填充；利用擴散模型對雷達信號進行擴散過程模擬，并對雷達信號進行特征提取，得到雷達信號的雜波圖像；通過自編碼器將雜波圖像進行降維到潛在空間，得到噪聲圖像對噪聲圖依次進行正向擴散和逆向擴散生成無雜波雷達圖像；本發明通過低秩矩陣分解能夠有效分離雷達圖像中的目標信號和雜波成分。低秩成分主要代表目標信號，而稀疏成分則捕捉到雜波和噪聲。通過這種分離，可以更準確地識別和處理目標信息。

本發明授權一種擴散模型和低秩矩陣分解的雷達雜波抑制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種擴散模型和低秩矩陣分解的雷達雜波抑制方法，其特征在于，包括：獲取雷達信號數據；對雷達信號數據進行預處理和數值填充；利用擴散模型對雷達信號進行擴散過程模擬，并對雷達信號進行特征提取，得到雷達信號的雜波圖像；通過自編碼器將雜波圖像進行降維到潛在空間，得到噪聲圖像；對噪聲圖依次進行正向擴散和逆向擴散生成無雜波雷達圖像；通過損失函數、SCNR和SINR評價雷達信號數據的雜波抑制情況；所述對雷達信號數據進行預處理和數值填充，包括對雷達數據進行濾波處理，去除雷達信號中的噪聲和不必要頻率成分，其中，采用均值濾波進行平滑信號，表示為： ，其中，是濾波后的信號值，是原始信號在窗口內的值，M是窗口的半寬度，決定了濾波的平滑程度，輸入信號，輸出信號，窗口大小為2M+1；所述對雷達信號數據進行預處理和數值填充，還包括對信號邊界處超出窗口范圍的雷達信號進行鏡像填充，表示為： ，其中，輸入信號為，其長度為N，是信號在位置-n的值，適用于n＜0的情況,是信號在位置2N-n-2的值，適用于n≥N的情況；所述利用擴散模型對雷達信號進行擴散過程模擬，包括擴散模型通過以下隨機微分方程描述： ，D是擴散系數，描述雜波信號擴散的速度，是拉普拉斯算子，表示空間中的擴散作用，是噪聲強度，表示隨機擾動的強度，dWt,x是一個維納過程或布朗運動，表示隨機擾動，模擬擴散過程：根據初始條件設定C0,x,使用數值方法逐步求解隨機微分方程，在每個時間步長Δt上更新Ct,x的值，在每個時間步長中，根據噪聲強度維納過程dWt,x生成隨機擾動，模擬雜波信號的隨機擴散行為，利用擴散模型模擬雷達信號中的雜波信號在空間中的隨機擴散行為，其中，采用離散形式的擴散模型，表示為： ，其中，Δt是時間步長,ηt,x是一個標準正態分布的隨機變量，表示離散時間步長中的隨機擾動；噪聲強度，表示隨機擾動的強度；D是擴散系數，Ct,x表示在時間t和位置x處的雜波信號強度，是拉普拉斯算子，表示空間中的擴散作用；所述對雷達信號進行特征提取，包括基于擴散系數和噪聲強度以及空間分布特性區分雷達信號中的雜波信號和目標信號，通過計算雜波信號的拉普拉斯算子提取擴散特征，通過估計噪聲強度和維納過程的貢獻提取隨機特征，最后通過模擬雜波信號分布得到雷達信號隨時間的自相關性；所述對噪聲圖依次進行正向擴散和逆向擴散生成無雜波雷達圖像，包括將噪聲圖像x0轉換到潛在空間特征表示，記為z0，擴散模型的正向擴散過程為： ，其中，是第t步的特征表示，是第t步的噪聲權重，是從標準正態分布中采樣的噪聲，從t=0開始，逐步增加噪聲，直到生成純噪聲；所述對噪聲圖依次進行正向擴散和逆向擴散生成無雜波雷達圖像，還包括對純噪聲進行逆向擴散，表示為： ，其中，是第t步的特征表示，是第t步的噪聲權重，是從標準正態分布中采樣的噪聲，使用一個噪聲預測模型估計噪聲以減小噪聲的影響，從純噪聲開始，通過多步迭代，逐步減小噪聲，生成目標圖像；通過比較SCNR以及SINR來評價生成后雷達圖像的抑制效果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人煙臺大學，其通訊地址為：264003 山東省煙臺市萊山區清泉路30號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。