中国电子科技集团公司第二十九研究所曾令华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种基于内积距离度量的深度聚类雷达脉冲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：CN116643246B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310475169.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于内积距离度量的深度聚类雷达脉冲信号分选方法是由曾令华;顾杰;高由兵;袁泽霖;梁超;赵耀东;刘轩宇;刘东升设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于内积距离度量的深度聚类雷达脉冲信号分选方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于内积距离度量的深度聚类雷达脉冲信号分选方法，涉及信号与信息处理技术领域，该方法首先使用机器学习算法进行度量学习，利用基于注意力机制的神经网络模型将输入数据进行特征提取，然后利用提取的特征进行聚类操作。本发明方法通过使用有标签数据进行有监督距离度量学习，同时使用一种基于内积的距离度量函数和损失度量函数使得聚类的特征距离和训练时的损失函数一致，实现对复杂电磁环境下雷达信号的高准确率分离，并且该算法可以进行未知雷达的探测，实现一定的分选效果。
本发明授权一种基于内积距离度量的深度聚类雷达脉冲信号分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于内积距离度量的深度聚类雷达脉冲信号分选方法，其特征在于，包括以下步骤： 对于雷达脉冲信号的序列特征，通过基于注意力机制的序列神经网络模型将其映射到距离度量空间，获得新序列特征； 对基于注意力机制的序列神经网络模型进行参数训练，将新序列特征输入全连接神经网络层，获得逻辑子，然后使用Softmax函数生成概率，并且与标签计算交叉熵损失函数，然后使用动量随机梯度下降算法更新模型的所有参数； 基于内积距离度量的聚类算法对新序列特征进行分选；所述内积距离为特征与可学习参数向量的内积。
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