南京信息工程大学曾晨获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于SE-Res2Net-101的多普勒雷达杂波识别与分类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：CN115754964B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211474711.3，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于SE-Res2Net-101的多普勒雷达杂波识别与分类方法是由曾晨;许小龙;崔萌萌;江结林;程勇设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于SE-Res2Net-101的多普勒雷达杂波识别与分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于SE‑Res2Net‑101的多普勒雷达杂波识别与分类方法，包括提取基数据中的雷达反射率ZH、差分反射率ZDR、相关系数ρHV和差分传播相移率KDP数值数据；将提取的数值数据预处理生成数据集；构建SE‑Res2Net‑101模型；将训练集数据输入到SE‑Res2Net‑101中进行模型训练；将测试数据集输入到训练好的模型中，通过模型给出的预测概率来进行杂波判断。解决当前需要通过地面地形数字化模拟且需要提供DEM的杂波检测技术难题，从ZH、ZDR、ρHV和KDP变量进行建立杂波预测模型，基于SE注意力机制的残差卷积网络的识别多普勒雷达中的杂波并进行生物杂波与地杂波分类方法，提高准确度、加快预测速度更快。
本发明授权基于SE-Res2Net-101的多普勒雷达杂波识别与分类方法在权利要求书中公布了：1.基于SE-Res2Net-101的多普勒雷达杂波识别与分类方法，其特征在于，所述杂波识别与分类方法包括以下步骤： 步骤1、提取基数据中的雷达反射率ZH、差分反射率ZDR、相关系数ρHV和差分传播相移率KDP数值数据； 步骤2、将步骤1中的ZH、ZDR、ρHV、KDP数值数据预处理生成数据集； 步骤3、构建SE-Res2Net-101模型； 步骤4、将训练集数据输入到SE-Res2Net-101中进行模型训练； 步骤5、将测试数据集输入到训练好的模型中，通过模型给出的预测概率来进行杂波判断。
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