南京信息工程大学行鸿彦获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于FAST四特征的海面小目标检测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：CN116008942B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202310051214.0，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于FAST四特征的海面小目标检测方法是由行鸿彦;赵迪设计研发完成，并于2023-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于FAST四特征的海面小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了雷达信号处理领域的一种基于FAST四特征的海面小目标检测方法，包括以下步骤：先获取待检测信号并对待检测信号进行去噪预处理；获得所需归一化时频分布谱图；利用FAST算法提取出四项特征并进行归一化处理，将归一化后的四特征结合为四维特征向量；得到最优超参数组并更新判决门限；将数据样本输入分类器中，获得预测值，通过与判决门限对比，判断回波信号中是否有目标。本发明方法能大大加快网络的运算速度；有效提升了检测概率，增强了网络检测性能；在观测时长为0.512s时，本发明检测方法的检测概率提升7％，在观测时长为1.024s时，本发明提出的检测方法的检测概率提升13.8％，可以应用于海面小目标检测。
本发明授权一种基于FAST四特征的海面小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于FAST四特征的海面小目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、先获取待检测信号并对待检测信号进行去噪预处理，待检测信号包括海杂波信号和海杂波与目标回波信号，分别对海杂波信号与目标回波信号打上“0”标签与“1”标签，将检测问题归为二元假设检验； 步骤2、将原始信号通过短时傅里叶变换转化为二维时频分布谱图，通过取模运算获得原始信号的能量分布信息并进行归一化处理，获得所需归一化时频分布谱图； 步骤3、利用FAST算法提取出四项特征并进行归一化处理，将归一化后的四特征结合为四维特征向量； 步骤4、构建XGBoost分类器模型，对所提取特征进行评估分类，利用遗传优化算法对XGBoost网络超参数组进行寻优，得到最优超参数组并更新判决门限； 步骤5、将数据样本输入分类器中，获得预测值，通过与判决门限对比，判断回波信号中是否有目标。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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