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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于极值分布的雷达高分辨距离像开集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：CN115861676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202211378461.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于极值分布的雷达高分辨距离像开集识别方法是由刘宏伟;王鹏辉;夏子恒;丁军设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于极值分布的雷达高分辨距离像开集识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于极值分布的雷达高分辨距离像开集识别方法，包括以下步骤：建立并对训练样本集和测试样本集进行预处理；构建卷积神经网络；利用训练样本集训练卷积神经网络；利用训练后的卷积神经网络提取训练样本集的高维特征；计算训练样本集的高维特征的欧式距离，并对欧式距离进行极值分布拟合；利用训练后的卷积神经网络提取测试样本集的高维特征；利用极值分布累积概率分布函数对测试样本集的高维特征进行开集识别。本发明提供的方法不仅可用于对雷达目标识别数据库内已知类别型号的目标进行识别，同时能够拒判来自库外的未知类别型号目标，不但提高了雷达目标识别系统的准确率和实用性，同时有效提高了雷达的自动化和智能化水平。

本发明授权一种基于极值分布的雷达高分辨距离像开集识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于极值分布的雷达高分辨距离像开集识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立第一训练样本集和第一测试样本集；其中，所述训练样本集包括若干个已知类别型号的目标的雷达高分辨距离像，所述测试样本集包括若干个已知类别型号的目标的雷达高分辨距离像和雷达目标识别数据库以外的未知类别的目标的雷达高分辨距离像； 对所述训练样本集和所述测试样本集中的所述雷达高分辨距离像进行预处理，得到第二训练样本集和第二测试样本集； 构建卷积神经网络； 利用所述第二训练样本集训练所述卷积神经网络，得到训练后的卷积神经网络； 利用所述训练后的卷积神经网络提取所述第二训练样本集的高维特征； 计算所述第二训练样本集的高维特征的特征中心以及每个高维特征到对应的所述特征中心的欧式距离，并对全部欧式距离进行极值分布拟合得到极值分布累积概率分布函数； 利用训练后的卷积神经网络提取所述第二测试样本集的高维特征； 利用所述极值分布累积概率分布函数对所述第二测试样本集的高维特征进行开集识别，得到所述第二测试样本集的识别结果。

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