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龙图腾网获悉华诺星空技术股份有限公司申请的专利基于深度学习的多波位脉冲雷达目标检测方法、设备及介质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：CN120522666B 。

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：202511021339.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于深度学习的多波位脉冲雷达目标检测方法、设备及介质是由吕连辉;扶明;何鑫;韩乃军;胡启龙设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的多波位脉冲雷达目标检测方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的多波位脉冲雷达目标检测方法、设备及介质，该方法步骤包括：获取不同检测场景下的雷达原始回波数据，形成雷达原始回波数据集；使用雷达原始回波数据集对目标检测网络进行训练，得到目标检测模型；目标检测网络的输入预处理层中，通过将雷达原始回波数据的实部与虚部进行分离，分别使用具有不同权重矩阵的线性层网络对不同波位数据的实部与虚部进行特征映射，计算出实部和虚部特征，进而计算出相位谱特征，形成多维特征图；使用回波数据集对目标检测网络进行训练；获取待检测的回波数据，输入至目标检测模型中进行检测。本发明能够在复杂场景下实现高精度、低计算开销的目标检测，同时显著提升检测性能与鲁棒性。

本发明授权基于深度学习的多波位脉冲雷达目标检测方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多波位脉冲雷达目标检测方法，其特征在于，步骤包括： 获取不同检测场景下的多波位脉冲的雷达原始回波数据，形成雷达原始回波数据集； 使用所述雷达原始回波数据集对基于神经网络构建的目标检测网络进行训练，训练完成后得到目标检测模型；所述目标检测网络包括依次连接的输入预处理层、编码层、解码层以及输出层，所述输入预处理层用于对输入的雷达原始回波数据进行多波位、多维度特征提取，提取出的特征经编码层、解码层以及输出层后输出目标检测结果；所述输入预处理层中，通过将雷达原始回波数据的实部与虚部进行分离，分别使用具有不同权重矩阵的两个线性层网络对不同波位数据的实部与虚部进行特征映射，根据特征映射结果计算出实部特征和虚部特征，并根据所述实部特征和虚部特征计算出相位谱特征，由所述实部特征、所述虚部特征以及相位谱特征构建形成多维特征图输出； 获取待检测的多波位脉冲的雷达原始回波数据，输入至训练后得到的目标检测模型中进行检测，得到目标检测结果输出。

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