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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)船舶重工集團(tuán)公司第七二四研究所申請(qǐng)的專利一種基于微動(dòng)調(diào)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空目標(biāo)識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113947106B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111158033.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2415；該發(fā)明授權(quán)一種基于微動(dòng)調(diào)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空目標(biāo)識(shí)別方法是由曹偉;楊學(xué)嶺;管志強(qiáng);吳鑫;孟凡君設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于微動(dòng)調(diào)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空目標(biāo)識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于微動(dòng)調(diào)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空目標(biāo)識(shí)別方法。該方法將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別中，主要適用于具有高重頻工作方式的相參雷達(dá)對(duì)噴氣式飛機(jī)、螺旋槳飛機(jī)和直升機(jī)的分類識(shí)別。其主要流程是：首先對(duì)多普勒微動(dòng)調(diào)制頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；然后將預(yù)處理后的多普勒微動(dòng)調(diào)制特征頻域數(shù)據(jù)送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和分類識(shí)別。本發(fā)明通過(guò)構(gòu)造適用于處理微多普勒特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，充分挖掘目標(biāo)微多普勒頻域數(shù)據(jù)所包含的目標(biāo)深層次屬性特征，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的自動(dòng)特征提取，完成三類飛機(jī)目標(biāo)分類。

本發(fā)明授權(quán)一種基于微動(dòng)調(diào)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空目標(biāo)識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于微動(dòng)調(diào)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空目標(biāo)識(shí)別方法，其特征在于： 步驟1：獲取預(yù)處理后的多普勒微動(dòng)調(diào)制頻域數(shù)據(jù)； 步驟2：獲取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的目標(biāo)深層次屬性特征和分類識(shí)別結(jié)果； 其中所述步驟1包括： 步驟A：利用同頻差異法剔除多普勒微動(dòng)調(diào)制頻域數(shù)據(jù)固定雜波，實(shí)現(xiàn)方法為： 1獲取目標(biāo)距離單元對(duì)應(yīng)的頻譜p0，頻譜采樣點(diǎn)數(shù)為256； 2以目標(biāo)距離單元為中心，左右各取5個(gè)距離單元，分別獲取左右5個(gè)距離單元的頻譜，記為：P＝{pi},i＝-5,-4,-3,-2,-1,1,2,3,4,5；其中pi為第i個(gè)距離單元的頻譜； 3計(jì)算各頻譜的頻率變型峰度集合K＝{ki}： 其中pi為第i個(gè)距離單元的頻譜，μi是頻譜均值，σi是頻譜標(biāo)準(zhǔn)方差，Epi-μi4是第i個(gè)距離單元的頻譜的4階中心距，Epi-μi3是第i個(gè)距離單元的頻譜的3階中心距； 4找到頻率變型峰度集合的最大元素max{ki}對(duì)應(yīng)的距離單元頻譜，記為pk； 5以目標(biāo)距離單元頻譜p0和pk為基，計(jì)算頻譜差p′： p′＝p0-pk 6在頻譜差p′中，以零頻為中心，向左右延展搜索，當(dāng)滿足下列條件時(shí)停止延展搜索， 其中p′r為向右延展搜索時(shí)第r個(gè)頻率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻率值,p′1為向左延展搜索時(shí)第l個(gè)頻率點(diǎn)對(duì)應(yīng)的頻率值； 7以pk第r個(gè)頻率點(diǎn)和第l個(gè)頻率點(diǎn)之間的頻率值代替目標(biāo)距離單元頻譜p0第r個(gè)頻率點(diǎn)和第l個(gè)頻率點(diǎn)之間的頻率值，得到剔除固定雜波后的多普勒微動(dòng)調(diào)制頻域數(shù)據(jù)p’‘； 步驟B：將剔除固定雜波后的多普勒微動(dòng)調(diào)制頻域數(shù)據(jù)中機(jī)身頻率分量平移至零頻； 步驟C：利用L2正則化方法對(duì)步驟B得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理； 所述步驟2包括： 步驟D：建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6個(gè)卷積層和3個(gè)池化層，通過(guò)卷積層和池化層將步驟1中得到的多普勒微動(dòng)調(diào)制頻域數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)深層次屬性特征進(jìn)行提取； 步驟E：建立2個(gè)全連接層和softmax分類器，對(duì)提取的目標(biāo)深層次屬性特征進(jìn)行分類識(shí)別。

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