广东工业大学刘震宇获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度学习的高海况海杂波抑制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：CN115510920B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211268064.0，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法是由刘震宇;罗超繁;黄淑婷;伍卓丰;李光平设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法，涉及船舶雷达技术领域，包括：获取实测海杂波数据集；根据所述实测海杂波数据集，获得模拟海杂波数据集和实测高海况海杂波数据集，并输入预设的高海况海杂波生成神经网络模型中进行对抗训练；之后生成一维高海况海杂波数据集和二维高海况海杂波数据集并输入一次优化的高海况海杂波生成神经网络模型中进行二次对抗训练；利用二次优化的高海况海杂波生成神经网络模型对待抑制的高海况海杂波数据进行抑制；本发明提供的方法同时使用实测和仿真的海杂波数据对其进行建模，分别在一维和二维上对高海况海杂波进行抑制，能够提高模型的泛化性能和抑制性能。
本发明授权一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取实测海杂波数据集； S2：根据所述实测海杂波数据集，获得模拟海杂波数据集和实测高海况海杂波数据集； S3：将所述模拟海杂波数据集和实测高海况海杂波数据集输入预设的高海况海杂波生成神经网络模型中进行对抗训练，获得一次优化的高海况海杂波生成神经网络模型； S4：利用所述一次优化的高海况海杂波生成神经网络模型，获得一维高海况海杂波数据集和二维高海况海杂波数据集； S5：将所述一维高海况海杂波数据集和二维高海况海杂波数据集输入一次优化的高海况海杂波生成神经网络模型中进行对抗训练，获得二次优化的高海况海杂波生成神经网络模型； S6：获取待抑制的高海况海杂波数据，利用所述二次优化的高海况海杂波生成神经网络模型对待抑制的高海况海杂波数据进行抑制。
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