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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于动态图注意力网络的雷达信号分选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：CN120470380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510968970.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于动态图注意力网络的雷达信号分选方法是由柏业超;李牧天设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态图注意力网络的雷达信号分选方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于动态图注意力网络的雷达信号分选方法，包括构建雷达信号参数矩阵；对获取的雷达信号参数矩阵进行预处理；根据信号特征的实时相似性动态的生成动态图结构；基于所述动态图结构，构建具有多层注意力结构的图注意力网络框架，通过并行计算多组注意力权重并拼接输出，进行特征提取；将提取的特征输入分类器进行预测；对构建的图注意力网络框架进行训练，获得训练完成的雷达信号分选模型，将待分选雷达信号输入该雷达信号分选模型，输出雷达信号类别标签。本发明实现动态信号关联建模，通过实时计算脉冲间的相似度，动态构建图结构，替代传统固定KNN或全连接图，提升对复杂调制信号的适应性。

本发明授权基于动态图注意力网络的雷达信号分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图注意力网络的雷达信号分选方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取雷达信号的各项参数，至少包括脉冲到达时间、射频频率、脉冲宽度、脉冲幅度，以及标注的雷达信号类别标签，构建为雷达信号参数矩阵； 对获取的雷达信号参数矩阵进行预处理，包括对脉冲到达时间进行时序特征处理，对脉冲宽度和脉冲幅度进行空间特征处理，对射频频率进行取整量化； 根据信号特征的实时相似性动态的生成动态图结构，替代预定义的固定拓扑；具体包括： （1）、对输入特征X∈按行L2归一化，得到，其中为脉冲信号总数，即图节点数，N为输入行数，d表示节点特征维度； （2）、计算特征之间的余弦相似度矩阵，表示为： ； 其中，为余弦相似度矩阵，为的转置，为节点间余弦相似度，和分别表示节点i和j的特征向量； （3）、选取每个节点的Top-K相似邻居，生成边索引edge_index，表示为： ； 其中，K表示选取的邻居的数量，表示节点i的邻居集合； 以选取的节点、邻居节点和边索引edge_index生成动态图结构； 基于所述动态图结构，构建具有多层注意力结构的图注意力网络框架，通过并行计算多组注意力权重并拼接输出，进行特征提取；将提取的特征输入分类器进行预测，所述分类器采用全连接层和Softmax函数输出每个雷达信号的类别概率； 以雷达信号参数矩阵组建数据集，对构建的图注意力网络框架进行训练，获得训练完成的雷达信号分选模型，将待分选雷达信号输入该雷达信号分选模型，输出雷达信号类别标签。

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