恭喜上海交通大學郭子路獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利一種基于原子范數最小化重構雜波相似度的樣本挑選方法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：CN119395656B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202411513216.8，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種基于原子范數最小化重構雜波相似度的樣本挑選方法是由郭子路;韓曉東;舒汀;宋磊;何勁;時天屹設計研發完成，并于2024-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于原子范數最小化重構雜波相似度的樣本挑選方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于原子范數最小化重構雜波相似度的樣本挑選方法，屬于空時自適應處理技術領域，包括以下步驟：獲取機載雷達回波數據，利用廣義內積法剔除被強反射體污染的異常數據；利用原子范數最小化對訓練樣本的雜波協方差矩陣進行重構；在無需準確提取雜波子空間的情況下，采用加權的體積互相關函數，評估訓練樣本與待檢測單元樣本之間的相似度；挑選出其中雜波分布與待檢測單元相似的訓練樣本，應用于空時自適應處理進行雜波抑制。本發明消除了體積互相關方法對雜波子空間精確提取的需要，在難以準確提取雜波子空間的情況下，具有較強魯棒性，提高了機載雷達在非均勻環境中的雜波抑制性能。
本發明授權一種基于原子范數最小化重構雜波相似度的樣本挑選方法在權利要求書中公布了：1.一種基于原子范數最小化重構雜波相似度的樣本挑選方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：獲取機載相控陣雷達回波數據，得到原始訓練樣本，利用廣義內積法初步剔除被強反射體污染的異常數據，得到初步處理后的訓練樣本；步驟2：利用原子范數最小化對所述訓練樣本的雜波協方差矩陣進行重構，對重構雜波協方差矩陣進行特征分解，得到特征值和特征矢量，將所述得到的特征值、特征矢量和重構雜波協方差矩陣進行存儲；步驟3：利用加權的體積互相關函數，計算所述訓練樣本與待檢測單元樣本之間的雜波相似度；步驟4：利用所述雜波相似度對訓練樣本進行挑選，挑選出與待檢測單元樣本雜波分布相似的訓練樣本；步驟5：利用所述經過挑選后的訓練樣本對所述待檢測單元進行空時自適應處理，抑制雜波。
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上海交通大學，其通訊地址為：200240 上海市閔行區東川路800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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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