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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍海軍航空大學申請的專利雷達目標一維距離像智能識別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：CN114185039B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202111494893.6，技術領域涉及：G01S13/89；該發明授權雷達目標一維距離像智能識別方法是由簡濤;王哲昊;劉瑜;王海鵬;盧仁偉;張健;但波設計研發完成，并于2021-12-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本雷達目標一維距離像智能識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種雷達目標一維距離像智能識別方法，屬于雷達信號處理領域。針對小樣本條件下雷達目標HRRP分類識別精度差的問題，合理的利用元學習的理論思想將任務的特性與任務間的共性進行了解耦，并通過基礎學習器和元學習器對任務特性和任務間共性進行建模學習，通過解耦，基礎學習器和元學習器同時在這兩項上達到了最好效果。通過對任務特性和任務間共性學習經驗的遷移，有效的提升了多類雷達目標在小樣本條件下的分類識別性能，增強了雷達在復雜環境下的分類識別能力，具有推廣應用價值。

本發明授權雷達目標一維距離像智能識別方法在權利要求書中公布了：1.雷達目標一維距離像智能識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1獲取雷達目標的高分辨距離像，將仿真和實測的距離像數據分別劃分成元訓練集和元測試集，再將元訓練集和元測試集中的數據在各個識別任務中劃分為訓練集和測試集； 步驟2預訓練階段：初始化基礎學習器的模型參數，從元訓練集中抽取識別任務導入基礎學習器進行學習，根據損失函數值更新基礎學習器參數；將基礎學習器學習后的模型參數導入元學習器進行參數更新，并將更新后的參數反饋給基礎學習器重新進行參數賦值，循環重復，直至隨機抽取epoch次識別任務完成訓練，結束循環，并保存最終的模型參數； 子步驟2.1預訓練階段中基礎學習器損失函數的設計，具體設計了一種多類平衡余弦損失函數： 其中，xi表示第i個樣本所對應的全連接層輸出特征；yi是第i個樣本數據的真實標簽；Wj是全連接層的權值矩陣W的第j列，即代表第j類目標對應的權值向量；為Wj和xi之間的夾角，為該夾角的余弦值；參數a0增強特征xi與權重Wj的夾角約束；實參數s解決損失函數不收斂的問題；參數γ用于調節輸出的權值； 子步驟2.2預訓練階段中元學習器參數更新方式的設計，具體設計了元學習器的學習目標如下： 其中，min·為最小化函數，||·||表示歐氏空間距離，θM為元學習器的初始化參數，θBk為基礎學習器第k個任務經學習后的模型參數，為模型參數初始參數為θM時第k個任務在元訓練集的測試集上的損失，K為訓練任務總數目；通過最小化這個學習目標來對元學習的參數進行更新，具體的參數更新方程如下： 其中，ε為元學習器的更新步長，λ為平衡系數，為元學習器更新后的參數，為TK對參數θM的梯度； 步驟3測試階段：將預訓練階段中保存的模型參數作為模型的初始參數，導入實測數據構成的元測試集中識別任務的訓練集進行模型訓練，直至損失函數收斂，結束訓練；利用訓練所得的模型和參數，對元測試集中識別任務的測試集進行分類識別，計算測試集中每類目標的分類識別率。

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中國人民解放軍海軍航空大學，其通訊地址為：264001 山東省煙臺市芝罘區二馬路188號科研學術處；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”。