中國人民解放軍軍事航天部隊航天工程大學朱衛綱獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍軍事航天部隊航天工程大學申請的專利基于多特征融合的小樣本雷達目標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：CN120298814B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510773784.X，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權基于多特征融合的小樣本雷達目標識別方法是由朱衛綱;周泳靖;李永剛;曲衛;何永華;史怡寧;邱磊;楊君;龐鴻鋒;康藝設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于多特征融合的小樣本雷達目標識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多特征融合的小樣本雷達目標識別方法。本發明將雷達回波信號的自然諧振頻率特征引入小樣本學習框架，充分利用其在姿態、觀測角度變化條件下具有一定的穩定性，且提取簡便、快速的優勢；并將自然諧振頻率特征與時頻特征進行基于能量導引的注意力多特征加權融合，從不同特征機理描述散射特征，提升小樣本條件下特征的完備性；此外還設計了基于特征相似度度量與分類損失復合的損失函數，優化特征空間判別性的同時，有利于模型學習到更具區分度的特征表示，在特征融合?分類網絡中提升性能。本發明在不顯著增加推理時間和計算復雜度的前提下，有效提升觀測角度變化情況下的識別準確率。
本發明授權基于多特征融合的小樣本雷達目標識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多特征融合的小樣本雷達目標識別方法，其特征在于，包括： S1，提取雷達回波信號的時頻圖像和自然諧振頻率； S2，構建多特征融合分類網絡；所述多特征融合分類網絡包括多層卷積神經網絡、循環神經網絡、特征融合網絡和分類器； 其中，多層卷積神經網絡用于提取時頻圖像的時頻特征； 循環神經網絡用于提取自然諧振頻率特征； 特征融合網絡將時頻特征和自然諧振頻率特征進行拼接，并乘以權重矩陣，生成融合特征；其中，時頻特征的權重子矩陣為1；自然諧振頻率特征的權重子矩陣μ為： ， 其中，為第k個自然諧振頻率模態的能量，，其中，為留數，為衰減因子；為所有自然諧振頻率模態的能量和； 分類器基于融合特征進行目標分類； S3，對S2構建的多特征融合分類網絡進行訓練；其中，損失函數為三元組損失、動態時間規整損失和交叉熵損失的加權和； S4，利用訓練好的多特征融合分類網絡完成目標識別。
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軍事航天部隊航天工程大學，其通訊地址為：101416 北京市懷柔區雁棲鎮八一路一號；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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