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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利空间微动目标的窄带雷达回波降噪与识别一体化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：CN116540183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310533298.1，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权空间微动目标的窄带雷达回波降噪与识别一体化方法是由白雪茹;白晓丹;田旭东;刘潇丹;周峰设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本空间微动目标的窄带雷达回波降噪与识别一体化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种空间微动目标的窄带雷达回波降噪与识别一体化方法，主要解决现有空间微动目标窄带雷达回波降噪识别技术中可分性特征受到抑制，RCS信息利用不充分的问题。其方案是：获取空间微动目标的全角域静态电磁回波，生成训练样本集及测试样本集；构建由复值注意力增强降噪模块和复值时间卷积识别模块组成的降噪与识别一体化网络，并根据这两个模块的损失构建网络的混合损失函数；基于训练样本集对该一体化网络进行训练；将测试样本集输入训练好的降噪与识别一体化网络，得到网络输出的分类结果。本发明能避免降噪过程对可分性特征的抑制，充分利用RCS数据信息，在低信噪比下同时提升了降噪和识别性能，可用于空间微动目标识别。

本发明授权空间微动目标的窄带雷达回波降噪与识别一体化方法在权利要求书中公布了：1.一种空间微动目标的窄带雷达回波降噪与识别一体化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1生成训练样本集及测试样本集： 1a建立包含平底锥、球底锥、锥柱体、球底锥柱体、锥柱组合体及凹槽平底锥这6类空间微动目标的三维几何电磁模型，获取其窄带雷达截面积RCS数据； 1b在RCS数据中按照10:3的比例，选取雷达在31°-40°初始俯仰角下的数据及相应标签组成训练样本集，选取雷达在41°-43°初始俯仰角下的数据及相应标签组成测试样本集； 2构建降噪与识别一体化网络： 2a建立由复一维卷积层、复注意力增强的编码器、复一维反卷积层级联组成的复值注意力增强降噪模块； 2b建立由一个三层复时间卷积模块及Softmax分类器级联组成的复值时间卷积识别模块； 2c将复值注意力增强降噪模块与复值时间卷积识别模块级联，得到降噪识别一体化网络； 3根据降噪损失和识别损失构建混合损失函数J，将其作为降噪识别一体化网络的损失函数； 4利用训练样本集，通过反向传播算法对降噪与识别一体化网络进行迭代训练，直到损失函数J收敛，得到训练好的降噪与识别一体化网络； 5将测试样本集输入训练好的降噪与识别一体化网络进行测试，得到网络输出的分类结果，完成对空间微动目标的降噪与识别。

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