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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種基于模糊局部保留投影的無人機目標特征提取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：CN116451120B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202310439746.1，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于模糊局部保留投影的無人機目標特征提取方法是由周代英;徐澤穎;謝騏陽設計研發完成，并于2023-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于模糊局部保留投影的無人機目標特征提取方法在說明書摘要公布了：本發明屬于無人機識別技術領域，具體涉及一種基于模糊局部保留投影的無人機目標特征提取方法。本發明的方法以目標的微多普勒譜圖作為研究對象,通過提取譜圖的模糊局部保留投影特征，實現多旋翼無人機與飛鳥目標的分類識別。相比較于局部保留投影方法僅僅根據歐式距離信息構建權值矩陣，本發明方法利用樣本模糊隸屬度構建權值矩陣一方面能夠更準確地描述數據空間的分布情況，同時由于在模糊隸屬度中包含了目標的類別信息，更有利于目標的分類，從而提高了目標識別率。對5類目標進行了仿真實驗，實驗結果表明本發明方法的目標識別率較常規局部保留投影方法有較大提升，驗證了本發明方法的有效性。

本發明授權一種基于模糊局部保留投影的無人機目標特征提取方法在權利要求書中公布了：1.一種基于模糊局部保留投影的無人機目標特征提取方法，采用雷達向目標發射連續波信號，并定義接收到第c類目標的第f個雷達回波為Scft，其中c＝1,2,3,4,5,6，分別定義6類目標為單旋翼、雙旋翼、三旋翼、四旋翼、六旋翼無人機目標和飛鳥目標，對第c類目標采用nc個雷達回波構成訓練樣本，即f＝1,2,......nc，總的訓練樣本數為N，其特征在于，所述特征提取方法包括： S1、對目標的雷達回波數據進行分段，段與段之間設置重疊率： 其中，分別表示第1段、第2段和q段數據，q為分段數目； S2、對分段雷達回波數據進行短時傅里葉變換，得到目標的時頻譜p＝1～q，得到目標的微多普勒譜圖矩陣為： 其中，為二維實數矩陣，行變量m為時間信息，列變量n為頻率信息，矩陣元素包含了各時刻和各頻率對應的幅值信息； 定義信號長度為Pt，將目標多普勒譜圖的維數表示為M×Q， 其中，M為短時傅里葉變換窗函數的長度，L為窗函數的滑動點數； S3、提取目標微多普勒譜圖的模糊局部保留投影特征： S31、將目標的微多普勒譜圖中的元素按列排列的方式組成一個大小為Z維的列矢量，Z＝M×Q，由所有目標列矢量構成樣本矩陣X： X＝[x1,x2,...xi...xj...xN] 其中，樣本矩陣X的列數是總訓練樣本數N，行數是單樣本的維度Z，xi和xj分別是第i個和第j個Z維的列矢量，也稱為樣本矢量，i,j＝1～N； S32、構建鄰接圖： ①算任意兩個樣本之間的歐氏距離，得到一個N×N的對稱樣本距離矩陣D，D中的元素為： 其中，dij表示樣本矢量xi和樣本矢量xj之間的歐式距離值，Z是樣本矢量的維度，和分別表示樣本矢量xi和樣本矢量xj的第e維度值，e＝1～Z； ②因為樣本距離矩陣D對角線上的元素表示樣本自身與自身的歐氏距離，并無實際研究意義，所以將其全都置為無窮大NAN； ③將②中得到的樣本距離矩陣按照每行或者每列的距離值進行升序排序； ④選取排列好的距離矩陣中每行或者每列的前k1個樣本，得到每個樣本的k1近鄰樣本，并獲取它們的類別信息； S33、計算距離權值矩陣W中的元素： 其中，wij是距離權值矩陣W的第i行第j列元素，σ是核參數； S34、計算第i個樣本對第k類的隸屬度mik： 其中，nik表示第i個樣本的k1個近鄰樣本中屬于第k類的樣本數，li表示第i個樣本的真實類別；由mik構成了所有訓練樣本對于所有類別的樣本模糊隸屬度矩陣H＝[mik]N×c； S35、計算第i個樣本和第j個樣本的類別關聯度： Rij＝milj+mjli 其中，li，lj分別表示樣本i和樣本j的真實類別，milj表示樣本i對lj類的模糊隸屬度，mjli表示樣本j對li類的模糊隸屬度；若樣本i和樣本j屬于同一類目標樣本，則其樣本類別關聯度Rij值較大，若分別屬于不同類別，則Rij值較小；由類別關聯度得到樣本類別關聯度矩陣R＝[Rij]N×N； S36、取XVXT-1XV-R⊙WXT矩陣前g個最小非零特征值對應的特征向量，由該特征向量構成g維的投影空間A；其中，⊙表示兩個矩陣的點乘，矩陣V是對角矩陣，其對角線上的元素vii為點乘矩陣R⊙W對應列或行上元素之和，即或 將任意樣本矢量xtest向A投影： ytest＝ATxtest 其中，ytest為任意樣本矢量的模糊局部保留投影特征矢量，即所提取的特征。

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