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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种两阶段融合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：CN120009848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510160351.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种两阶段融合的雷达信号分选方法是由谢坚;叶成基;王伶;范一飞;陶明亮;粟嘉;郭子薰;陈士超设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种两阶段融合的雷达信号分选方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种两阶段融合的雷达信号分选方法，该方法首先利用DBSCAN聚类的第一阶段处理，通过核函数密度估计算法确定合适的邻域半径和最小点数范围这两个重要超参数，初步识别出雷达信号中的潜在簇和噪声点；然后，利用K‑Means算法复杂度低的特性，确定簇的个数和初始簇中心，并对噪声点进行降噪处理；采用K‑Means算法对DBSCAN的聚类结果进行细化，通过优化簇中心的位置，进一步提高了簇内信号的一致性和聚类的准确性，完成整个分选数据的第二阶段处理。融合两种聚类算法的优势，优化分选策略，可在特征参数重叠严重、脉冲丢失率较高的复杂场景下完成自适应聚类分选过程，有效的提高了分选的准确率，降低了分选的复杂度。

本发明授权一种两阶段融合的雷达信号分选方法在权利要求书中公布了：1.一种两阶段融合的雷达信号分选方法，其特征在于，包括： 导入待分选处理的脉冲描述字样本集，确定脉冲描述字样本中用于进行雷达信号分选的脉间参数； 对脉冲描述字样本集中每个脉冲描述子样本包含的脉间参数进行归一化处理； 将归一化后的脉冲描述字样本集进行划分，将脉冲描述字样本集随机分为多个样本子集； 选择抽样后的任意一个样本子集进一步确定DBSCAN算法的邻域半径和邻域最小点数两个超参数；其中，利用核函数估计概率密度的方法估计样本子集中各脉冲描述字样本间距的分布，以确定所述超参数的取值：首先确定所选样本子集中脉冲描述字样本间的欧式距离，利用欧式距离构建欧式距离样本集，确定欧式距离样本集中的最大值，从而确定估计核函数密度的自变量的取值范围，然后对欧式距离样本集进行核函数密度估计；针对核函概率密度估计结果，选择其第一峰值位置处的值作为邻域半径，将邻域半径内脉冲描述字样本数量的均值作为邻域最小点数； 对所选样本子集进行第一阶段的DBSCAN聚类过程，确定样本子集中的核心样本；对于脉冲描述字样本，如其邻域半径至少包含邻域最小点数个脉冲描述字样本，则将其作为核心样本，DBSCAN聚类完成后，核心样本聚集在一起形成一个个独立的簇； 基于DBSCAN聚类结果，确定二阶段分选时K-Means算法的簇类数目和各簇初始的聚类中心；其中，将核心样本聚集区的数目作为簇类数目，并将核心样本聚集区的均值作为各簇的初始的聚类中心； 计算脉冲描述字样本集中的除核心样本外的所有脉冲描述字样本到各个初始的聚类中心的欧式距离，基于K-Means算法将每个样本分配到距离最近的聚类中心所对应的簇中； 计算每个簇中所有数据样本的均值，并将该均值更新为新的聚类中心；重复聚类过程，直到聚类中心不再发生变化或者达到预设的迭代次数后结束聚类过程； 输出最终簇聚类结果，每个簇中的脉冲描述字样本为一个类别，完成雷达信号分选过程。

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