中国人民解放军国防科技大学户盼鹤获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利小样本HRRP雷达目标识别方法、装置、设备和介质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：CN120182582B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510642784.6，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权小样本HRRP雷达目标识别方法、装置、设备和介质是由户盼鹤;陈凌峰;苏晓龙;潘之梁;刘振设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本小样本HRRP雷达目标识别方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种小样本HRRP雷达目标识别方法、装置、设备和介质，通过对样本量较少的未知目标的一维高分辨率距离像序列进行归一化处理后，先利用雷达散射物理先验构建静态邻接矩阵，再通过特征增强网络生成动态邻接矩阵，将静态和动态邻接矩阵进行融合后，再采用层级自适应元学习的图神经网络进行目标识别的训练，以使得在较少样本的数据下实现位置目标的高精准度识别。
本发明授权小样本HRRP雷达目标识别方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种小样本HRRP雷达目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取关于同一未知目标的小样本HRRP数据集，所述小样本HRRP数据集中包括有限数量的一维高分辨率距离像序列，对各所述一维高分辨率距离像序列进行归一化处理得到归一化序列； 针对各所述归一化序列，利用雷达散射物理先验，构建对应的静态邻接矩阵； 采用特征增强网络对各所述归一化序列进行特征增强，得到增强特征矩阵，再根据各所述增强特征矩阵生成动态邻接矩阵，具体的，利用多头注意力机制根据所述增强特征矩阵计算查询矩阵、键矩阵以及值矩阵，根据所述查询矩阵以及键矩阵计算头内注意力得分矩阵，再根据所述头内注意力得分矩阵生成所述动态邻接矩阵，其中，根据所述头内注意力得分矩阵生成所述动态邻接矩阵，表示为： 在上式中，表示所述头内注意力得分矩阵，表示多头注意力机制中注意力头的数量； 将相关的所述动态邻接矩阵和静态邻接矩阵进行融合后，再进行归一化处理，得到混合邻接矩阵； 将各所述混合邻接矩阵依次输入至图神经网络中，并前向传播，在所述图神经网络中的各图卷积层中进行层级自适应元学习，以通过小样本HRRP数据集对所述未知目标进行识别。
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