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龍圖騰網獲悉復旦大學申請的專利基于HRRP信號幅度統計特征的自然場景分類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：CN115421114B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202110517499.3，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權基于HRRP信號幅度統計特征的自然場景分類方法是由雷舒棋;王峰;岳冬曉;周若一設計研發完成，并于2021-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于HRRP信號幅度統計特征的自然場景分類方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于HRRP信號幅度統計特征的自然場景分類方法，屬于雷達回波信號解譯領域。本發明的自然場景分類方法包括以下步驟：步驟S1，獲取不同自然場景的HRRP實測數據；步驟S2，對步驟S1中的HRRP實測數據采用經驗ITM雜波仿真的仿真方法獲取仿真數據；步驟S3，采用對數累積量參數估計法，對獲取的仿真數據做幅度統計建模，獲得模型參數；步驟S4，基于步驟S3的模型參數，構造訓練及測試模型參數序列樣本集，構建一維卷積神經網絡用于訓練；步驟S5，訓練步驟S4的一維卷積神經網絡，使得損失函數值趨于穩定并接近0；步驟S6，調取步驟S5中的訓練完成的一維卷積神經網絡，測試分類結果。最終實現自然場景的分類。

本發明授權基于HRRP信號幅度統計特征的自然場景分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于HRRP信號幅度統計特征的自然場景分類方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，獲取不同自然場景的HRRP實測數據，包括以下步驟： 步驟S1-1，對機載SAR正側視掃描的回波數據做SAR成像，步驟S1-2，對SAR圖像中的場景做位置定標后提取相對應的實測HRRP回波數據； 步驟S2，對獲取的所述HRRP實測數據采用經驗ITM雜波仿真的仿真方法獲取仿真數據，其中，ITM表示逆轉換方法； 步驟S3，采用對數累積量參數估計法對獲取的所述仿真數據做幅度統計建模獲得模型參數； 步驟S4，基于所述步驟S3的所述模型參數，構造訓練及測試模型參數序列樣本集，構建一維卷積神經網絡用于訓練； 步驟S5，訓練所述步驟S4的一維卷積神經網絡，使得損失函數值趨于穩定并接近0； 步驟S6，調取所述步驟S5中的訓練完成的所述一維卷積神經網絡，測試分類結果， 其中，所述步驟S2的所述仿真數據采用經驗ITM雜波仿真的仿真方法進行獲取，包括以下步驟： 步驟S2-1，根據輸入樣本的所述實測HRRP數據的直方圖和功率譜密度，估計其累積概率分布函數FZ和相關結構ρ，然后根據ρ決定需要加入到高斯隨機場的相關結構τ，再根據相關結構τ確定卷積核h，其中k,l表示隨機變量的坐標： τk,l＝hk,l*h*-k,-l 步驟S2-2，生成高斯白噪聲隨機場G，高斯白噪聲隨機場與卷積核h卷積得到相關性高斯隨機場X： X＝G*h 步驟S2-3，根據ITM定律將相關高斯隨機場轉化為相關均勻分布隨機場Y： Y＝FXX 其中FX是X的累積分布函數； 步驟S2-4，根據ITM定律將相關均勻分布隨機場轉化為相關FZ分布隨機場，即生成仿真HRRP數據： 其中是估計的逆累積分布函數。

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復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220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”。