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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种面向空间目标的成像与识别一体化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：CN120563816B 。

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：202511044742.9，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种面向空间目标的成像与识别一体化方法是由李小勇;任雪梅;刘磊;白雪茹;周峰设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向空间目标的成像与识别一体化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向空间目标的成像与识别一体化方法，属于雷达技术领域，包括：获取二维复值图像并输入成像与识别一体化网络，使其执行步骤：将二维复值图像的实部和虚部分解为独立通道后，拼接形成实值特征表示；成像与识别一体化网络包括成像网络和识别网络，成像网络包括编码器及解码器；基于实值特征表示，利用编码器提取多层级的多尺度局部特征和全局语义特征并进行压缩，生成编码特征；利用解码器对编码特征进行多级上采样和特征融合，得到与实值特征表示维度相同的重建图像；利用识别网络对重建图像进行空间目标识别。本发明在成像网络中引入视觉状态空间块，实现了线性计算复杂度的同时也可以保持建模长程依赖的能力，提高了识别精度。

本发明授权一种面向空间目标的成像与识别一体化方法在权利要求书中公布了：1.一种面向空间目标的成像与识别一体化方法，其特征在于，包括： 获取逆合成孔径雷达基于回波信号生成的二维复值图像； 将所述二维复值图像输入成像与识别一体化网络，以使所述成像与识别一体化网络执行如下步骤： 将所述二维复值图像的实部和虚部分解为独立通道后，拼接形成实值特征表示；其中，所述成像与识别一体化网络包括成像网络和识别网络，所述成像网络包括编码器及解码器； 基于所述实值特征表示，利用编码器中的特征提取模块提取多尺度局部特征、利用编码器中的视觉状态空间块提取全局语义特征，通过对多层级的多尺度局部特征和全局语义特征进行压缩，生成编码特征； 利用解码器中的特征重建模块和转置卷积模块，对所述编码特征进行多级上采样和特征融合，得到与所述实值特征表示维度相同的重建图像； 利用识别网络对所述重建图像进行空间目标识别，得到识别结果； 所述成像与识别一体化网络基于待训练神经网络、训练集和预设的复合损失函数训练得到，所述预设的复合损失函数包括成像损失函数和识别损失函数，所述训练集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括样本数据、样本数据对应的真实类别标签以及理想情况下的重建图像； 所述预设的复合损失函数为： ； 其中， ； ； 式中，表示超参数，表示待训练神经网络的参数，为成像损失函数，为识别损失函数，表示训练集中的训练样本数量，表示样本数据，表示重建图像，表示对应的理想情况下的重建图像，表示Frobenius范数，表示第个类别的真实类别标签，表示待训练神经网络在参数为时预测的样本数据属于类别的概率，，表示空间目标的类别数量。

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