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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于深度卷积与归一化的无人机目标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：CN115980687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211660374.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于深度卷积与归一化的无人机目标识别方法是由周代英设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度卷积与归一化的无人机目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机目标识别技术领域，具体涉及一种基于深度卷积与归一化的无人机目标识别方法。本发明首先对多旋翼无人机的雷达回波数据序列进行预处理，然后输入到深度卷积特征与归一化特征综合网络中进行分类识别，卷积特征与归一化特征综合网络包括5个卷积子网、卷积特征综合子网和归一化特征综合子网，卷积特征综合子网由后3个卷积子网的卷积特征图按层次顺序进行排列，后接1个核大小为1×1的卷积层和1个全连接层，归一化特征综合子网由后3个卷积子网的归一化特征图按层次顺序进行排列，也后接1个核大小为1×1的卷积层和1个全连接层，再将卷积特征综合子网和归一化特征综合子网中的全连接层输入到softmax分类层，完成对目标的分类识别。

本发明授权一种基于深度卷积与归一化的无人机目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度卷积与归一化的无人机目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义获取的多旋翼无人机的雷达回波数据序列为x＝[x1x2…xn]，其中，n表示序列的长度，xi表示第i个数据点，i＝1,2,…n，对数据序列x进行如下处理： 其中，||·||表示矢量的模； S2、构建深度卷积特征与归一化特征综合网络模型，包括5个多卷积子网络、卷积特征综合子网、归一化特征综合子网、全连接层和分类层，其中5个多卷积子网络依次级联，分别定义为第一多卷积子网络、第二多卷积子网络、第三多卷积子网络、第四多卷积子网络和第五多卷积子网络，每个卷积子网包含卷积层、池化层和归一化层；卷积特征综合子网由第三多卷积子网络、第四多卷积子网络和第五多卷积子网络的卷积特征图按层次顺序进行排列，归一化特征综合子网由第三多卷积子网络、第四多卷积子网络和第五多卷积子网络的归一化特征图按层次顺序进行排列拼接；卷积特征综合子网和归一化特征综合子网均后接1个核大小为1×1的卷积层和1个全连接层；全连接层的输出接分类层的输入，分类层输出类别标签； S3、利用S1得到的对S2构建的综合网络模型进行训练，具体为使用BP方法训练整个深度网络的模型参数，损失函数为最小均方差函数，优化方法是最速梯度下降方法，激活函数为ReLU，最佳的迭代次数和学习率由实验确定； S4、将获取的多旋翼无人机雷达回波数据序列输入到已经训练好的综合网络模型中，以softmax分类层的输出矢量中最大分量对应的标签作为目标识别类别。

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