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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于特征约束的多频多极化极窄脉冲回波目标融合识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116166982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211385705.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于特征约束的多频多极化极窄脉冲回波目标融合识别方法是由张亮;王彦华;杨巍;李阳;胡雪瑶设计研发完成，并于2022-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征约束的多频多极化极窄脉冲回波目标融合识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于散射中心匹配度约束和结构特征辅助约束的多域极窄脉冲雷达回波目标融合识别方法，构建了一种极窄脉冲雷达回波多频多极化融合识别的端到端分类模型，能够对输入的多频多极化极窄脉冲雷达回波进行特征提取与频率维和极化维信息的融合，进而将融合特征直接进行识别，实现了端到端的融合识别一体化，该方法采用基于特征级融合的深度学习技术，能够较为充分地利用样本包含的特征信息，使模型在分类任务中做出更准确、更稳定的判决。充分挖掘多频段、多极化信息之间的关联，并融合挖掘的频率维和极化维信息，利用多频多极化极窄脉冲雷达回波丰富的散射信息，达到相对理想的目标识别效果。

本发明授权一种基于特征约束的多频多极化极窄脉冲回波目标融合识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多频多极化极窄脉冲回波目标融合识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：获取雷达目标的实测极窄脉冲雷达回波数据，得到M类不同目标的多频段全极化极窄脉冲雷达回波； 步骤二、构建多域融合网络，该网络结构顺次包括输入层、显著性特征提取层、频段融合层、极化融合层、全连接分类层； 显著性特征提取层包含K个特征提取路线，每条路线接收一个频段的多极化极窄脉冲雷达回波，以表示第k个频段的全极化输入，表示第k个频段的四种极化回波数据；每条路线由前后两个卷积层级联构成，用于目标显著性散射特征提取，输出的特征序列： 频段融合层包括一个通道和空间注意力模块与两个卷积层和； 在通道和空间注意力模块中，将输入的K个特征序列组成的特征，通过通道注意力模块一维卷积，将得到的权重与特征相乘得到中间特征图，随后通过空间注意力模块做基于通道维的二维卷积，将得到的权重与中间特征图相乘得到输出结果；然后对不同极化通道的特征序列进行加权，随后将同一极化通道不同频段的特征序列相加，得到初步的频段融合结果； 通过卷积层对进一步进行深层次特征提取，即得到频段融合特征序列；通过卷积层对实现融合序列强散射中心信息的提取： 最后将强散射中心信息叠加在频段融合特征序列上，得到频段融合的特征序列； 所述极化融合层包含卷积层与一个通道和空间注意力模块，通过卷积层进一步提取特征，然后通过通道和空间注意力模块对极窄脉冲雷达回波进行自适应加权并进行J个极化通道的相加，得到极化融合特征序列； 所述全连接分类层针对输入的极化融合特征序列，输出目标分类结果； 步骤三、基于损失函数对多域融合网络进行训练；将待识别的雷达回波数据输入到训练好的多域融合网络，得到目标分类结果。

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