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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基于深度学习的HRRP序列目标径向长度估计方法及装置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：CN119126048B 。

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：202411251160.3，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于深度学习的HRRP序列目标径向长度估计方法及装置是由户盼鹤;陈凌峰;潘之梁;苏晓龙;王泽昊;刘振设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的HRRP序列目标径向长度估计方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于深度学习的HRRP序列目标径向长度估计方法及装置，通过对数据集中的各张样本一维高分辨率距离像进行归一化处理后，将其转化为对应的样本二维图像，并计算得到各张样本一维高分辨率距离像中目标的径向长度，并将其作为标签，根据各样本二维图像以及对应标签构建训练数据集，利用训练数据集对目标径向长度估计神经网络进行训练，将待进行目标估计的一维高分辨率距离像，对一维高分辨率距离像进行归一化处理后，转化为二维图像，利用训练好的目标径向长度估计神经网络根据二维图像进行估计得到一维高分辨率距离像中目标的径向长度。采用本方法可有效提高目标径向长度估计的精准度，并将其作为先验知识以辅助后续的目标检测工作。

本发明授权基于深度学习的HRRP序列目标径向长度估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的HRRP序列目标径向长度估计方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据集，所述数据集中包括多张不同目标的样本一维高分辨率距离像； 对所述数据集中的各张所述样本一维高分辨率距离像进行归一化处理后，将其转化为对应的样本二维图像； 基于所述样本二维图像，计算得到各张所述样本一维高分辨率距离像中目标的径向长度，并将其作为对应样本二维图像的标签，其中，计算得到各张所述样本一维高分辨率距离像中目标的径向长度采用以下公式： 在上式中，、、分别表示所述样本一维高分辨率距离像中目标的先验长宽高，、分别表示方向角和俯仰角； 根据各所述样本二维图像以及对应的标签构建训练数据集，根据所述训练数据集对目标径向长度估计神经网络进行训练，得到训练好的目标径向长度估计神经网络； 获取待进行目标估计的一维高分辨率距离像，对所述一维高分辨率距离像进行归一化处理后，转化为对应的二维图像，利用训练好的所述目标径向长度估计神经网络根据所述二维图像进行估计，得到所述一维高分辨率距离像中目标的径向长度。

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