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1. 专利的研究目标与实际问题

1.1 研究目标

本专利旨在解决海杂波（Sea Clutter）背景下，机载前视雷达对海面目标的方位角超分辨成像问题。传统方法因天线波束宽度限制和杂波干扰，难以实现高分辨率成像。专利提出了一种基于贝叶斯最大后验估计（Maximum A Posteriori, MAP）的信号处理方法，通过建模海杂波与目标的统计特性，提升方位维分辨率。

1.2 实际意义

该技术对海洋监视、舰船识别、搜救任务等具有重要价值。传统实波束扫描雷达（Real Beam Scanning Radar）受限于物理天线尺寸，方位分辨率较低，而合成孔径雷达（SAR）在前视场景中因多普勒带宽不足无法应用。专利方法突破了这一限制，显著提高了成像质量。

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2. 专利的创新方法、公式及优势

2.1 总体思路

专利的核心创新在于将方位维回波建模为卷积问题，并利用海杂波（瑞利分布）与目标（拉普拉斯分布）的统计特性，在贝叶斯框架下构建最大后验目标函数，通过迭代反演实现超分辨成像。具体步骤如下：

1. 运动几何建模：建立雷达与目标的几何关系（公式1）。
2. 距离向脉冲压缩：通过匹配滤波提升距离分辨率（公式3）。
3. 距离走动校正：消除载机运动导致的距离偏移（公式4）。
4. 方位卷积建模：将回波信号重排为矩阵向量乘积形式（公式5-8）。
5. 贝叶斯反演：构建MAP目标函数并推导迭代方程（公式9-19）。
6. 参数估计：估计杂波统计参数和正则化参数（公式20-22）。

2.2 关键公式及技术细节

2.2.1 运动几何模型

载机平台速度为 $v$，目标斜距历史近似为：
$$R_n(t)\approx R_0-vt(1)$$
其中，$R_0$ 为初始距离，$t$ 为时间变量。

2.2.2 方位卷积模型

回波信号 $s_2(t,\tau )$ 被重排为矩阵形式：
$$s=Ax+n(5)$$
其中：

• $s$ 为测量向量（维度 $LN\times 1$），
• $A$ 为卷积测量矩阵（维度 $LN\times LM$），
• $x$ 为目标向量（维度 $LM\times 1$），
• $n$ 为服从瑞利分布（Rayleigh Distribution）的杂波向量。

矩阵 $A$ 的具体结构为：
$$A$$