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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于物理特征提取和SIFCDN模型的UWB引信目标识别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：CN116883724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310724703.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于物理特征提取和SIFCDN模型的UWB引信目标识别方法是由熊刚;李龙龙;张淑宁设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理特征提取和SIFCDN模型的UWB引信目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理特征提取和SIFCDN模型的UWB引信目标识别方法，包括步骤：针对实测超宽带引信目标回波，提取一维序列特征和二维多普勒图像特征，融合两种特征构建引信目标物理特征；设计序列‑图像融合编码深度网络模型，包括多头注意力序列‑图像特征融合模块、多头注意力编码模块和线性分类模块；基于实测数据提取的引信目标物理特征，对序列‑图像融合编码深度网络模型进行训练和验证，并保存最佳模型；采用复杂场景条件下的实测引信目标回波，提取物理特征，对序列‑图像融合编码深度网络模型进行识别性能测试，验证物理特征提取和模型的有效性。

本发明授权一种基于物理特征提取和SIFCDN模型的UWB引信目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理特征提取和SIFCDN模型的UWB引信目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S100：超宽带引信目标物理特征提取； 基于实测超宽带引信目标回波，提取一维序列特征和二维多普勒图像特征，融合两种特征构建引信目标物理特征； 在步骤S100中，所述目标的数据类型包括：人、小轿车、SUV、大货车； 步骤S200：序列-图像融合编码深度网络SIFCDN模型设计； 设计SIFCDN模型，包括多头注意力序列-图像特征融合MSAF模块、多头注意力编码MSAC模块和DNN分类模块； 在步骤S200中，所述SIFCDN模型的结构包括多头注意力序列-图像特征融合MSAF模块、多头注意力编码MSAC模块和DNN分类模块，模型具体包括： 所述MSAF模块包括： 1两通道特征提取层：第一个线性层Linear0-1，输入节点数为1；并行的第二个线性层Linear0-2，输入节点数为64；Linear0-1和Linear0-2均使用ReLU激活，输出节点数均为128；门控函数F； 2特征融合层，包括三个注意力线性层Linear1-1～Linear1-3和多头注意力层，多头注意力层heads为8，三个输入通道中两个通道为融合特征表示，一个通道为多普勒特征表示； 所述MSAC模块包括两层，每一层包括：LayerNorm层、多头注意力层、LayerNorm层、MLP层，多头注意力层heads为4，三个输入通道均为同一特征；MLP层包括第一个线性层、ReLU激活、dropout层、第二个线性层、dropout层，其中，dropout层随机丢弃110的节点，MLP中第一个线性层输出节点数为512，第二个线性层输出节点数为128； 所述DNN分类模块包括一个线性层，输出节点数为4； 通过多头注意力序列-图像特征融合MSAF模块对引信目标物理特征进行融合的方法包括： 首先，通过并行的两个线性层对目标回波序列和多普勒图像进行初步的特征提取，即： 其中，S为目标回波序列，I为目标的多普勒图像，f1,f2分别为Linear0-1、Linear0-2线性层对应的映射函数，feas,fesi分别为序列特征表示和多普勒特征表示； 其次，通过门控函数对两个特征进行加权求和得到融合特征表示，即： feafus＝λfeas+1-λfeai， 其中，λ为门控函数中可学习的权重参数，初始化为0.5，fesfus为融合特征表示； 最后，基于多普勒特征表示feai得到Value向量，基于融合特征表示feafus得到Query向量和Key向量，即有： 其中，Wq,Wk,Wv为注意力权重层Linear1-1～Linear1-3对应的映射函数；再有，进行多头注意力序列-图像特征融合，得到MSAF模块的输出： 其中，dk为Key向量的维度大小； 步骤S300：SIFCDN模型的训练与验证； 基于实测数据提取的引信目标物理特征，对SIFCDN模型进行训练和验证，并保存最佳模型； 步骤S400：SIFCDN模型有效性和泛化性分析； 采用复杂场景条件下的实测引信目标回波，提取物理特征，对保存的SIFCDN最佳模型进行识别性能测试，验证物理特征提取和模型的有效性。

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