北京理工大學任沐華獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖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：CN115685114B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202211142804.6，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖雷達目標識別方法是由任沐華;王彥華;韓暢;張亮;李陽;胡雪瑤設計研發完成，并于2022-09-20向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖雷達目標識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖雷達目標識別方法，屬于雷達目標識別技術領域，特別涉及一種結合先驗知識輔助深度神經網絡的目標極窄脈沖雷達回波識別方法。本發明提出了一種結合詞包模型和注意力機制的目標電磁特征知識嵌入深度神經網絡的方法。本方法通過詞包模型對目標特征知識進行整合與表示，使得特征知識與深度特征的表示更為相似，有利于兩種信息的結合。同時利用注意力機制使網絡自適應地關注對分類任務貢獻更大的特征組合，增強了特征組合的判別性，能夠進一步提升網絡的識別性能。
本發明授權一種類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖雷達目標識別方法在權利要求書中公布了：1.一種類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖雷達目標識別方法，其特征在于該方法的具體步驟包括： 步驟一、提取目標極窄脈沖回波數據的散射中心，并獲取提取的散射中心的電磁特征知識，然后將提取的散射中心的電磁特征知識通過詞包模型生成目標特征表示矩陣； 步驟二、對目標極窄脈沖回波數據進行預處理，對預處理后的數據利用深度神經網絡提取目標深度特征； 步驟三、將步驟一生成的目標特征表示矩陣與步驟二生成的目標深度特征相結合，得到分類特征向量，并根據分類特征向量對目標類別進行預測； 步驟四、根據步驟三預測的目標類別和待檢測目標的真實類別層次先驗知識構建知識約束損失函數； 步驟五、根據步驟四構建的知識約束損失函數對深度神經網絡參數進行訓練與更新，得到訓練與更新后的深度神經網絡； 步驟六、根據步驟五得到的訓練與更新后的深度神經網絡進行目標識別，得到目標類別，完成類別和特征輔助神經網絡的極窄脈沖雷達目標識別。
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北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5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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