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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于跨尺度特征聚合网络的雷达目标辨识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：CN116008982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211607715.4，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权基于跨尺度特征聚合网络的雷达目标辨识方法是由包敏;邹富;贾伯阳;郭亮设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨尺度特征聚合网络的雷达目标辨识方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于跨尺度特征聚合网络的雷达目标辨识方法，包括：利用雷达采集静止目标呼吸所产生的皮肤振动回波，获得雷达回波信号；利用SSST算法处理雷达回波信号，生成包含呼吸特征的时频图像；利用特征金字塔网络对时频图像进行不同尺度大小的划分和聚合，并利用CSFA网络从特征金字塔输出的各尺度的特征图中提取微多普勒特征图；将聚合微多普勒特征图输入至SoftMax分类器，得到静止目标的辨识结果。本发明通过SSST算法处理静止目标的雷达回波信号，能够抑制多径干扰等杂波，进而生成高分辨率具有呼吸特征的时频图；同时，本发明通过跨尺度特征聚合网络提取时频图中的微多普勒特征图，提高了目标的辨识精度，有利于提升雷达探测目标的效率。

本发明授权基于跨尺度特征聚合网络的雷达目标辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨尺度特征聚合网络的雷达目标辨识方法，其特征在于，包括： 利用雷达采集静止目标呼吸所产生的皮肤振动回波，获得雷达回波信号； 利用同步挤压S变换时频分析算法处理所述雷达回波信号，生成包含呼吸特征的时频图像； 利用特征金字塔网络对所述时频图像进行不同尺度大小的划分和聚合，并利用跨尺度特征聚合CSFA网络从所述特征金字塔网络输出的各尺度的特征图中提取微多普勒特征图； 基于所述微多普勒特征图生成聚合微多普勒特征图后，将所述聚合微多普勒特征图输入至SoftMax分类器，得到所述雷达目标的辨识结果； 所述跨尺度特征聚合CSFA网络包括通道注意力模型和空间注意力模型； 利用特征金字塔网络对所述时频图像进行不同尺度大小的划分和聚合，并利用CSFA网络从所述特征金字塔网络输出的各尺度的特征图中提取微多普勒特征图的步骤，包括： 利用特征金字塔网络对所述时频图像进行不同尺度大小的划分； 将划分得到的每一个尺度的输入特征图输入所述通道注意力模型，得到一维通道注意力特征图后，将一维通道注意力特征图与输入特征图相乘，得到通道特征，将通道特征输入至所述空间注意力模型，得到二维空间注意力特征图；； 将通道特征与二维空间注意力特征图相乘，获得到空间特征； 根据所述输入特征图及所述空间特征相乘确定反馈变量，并将所述反馈变量输入至所述通道注意力模型，得到一维通道注意力特征图后，将一维通道注意力特征图与反馈变量相乘，得到通道特征； 将通道特征输入至所述空间注意力模型，得到二维空间注意力特征图； 将通道特征与二维空间注意力特征图相乘，获得当前第层尺度的输入特征图的微多普勒特征图。

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