电子科技大学张伟获国家专利权
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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于深度学习的海杂波中小目标检测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：CN117269918B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311139033.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于深度学习的海杂波中小目标检测方法是由张伟;赵星乐;尹浩州设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的海杂波中小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的海杂波中小目标检测方法，训练过程中利用杂波模拟，使得WaveGAN模型的判别器学习到的海杂波的深层特性；检测过程：完成训练的判别器对回波信号进行是否为真实的海杂波数据的二分类判别；当判别器输出为真，即表示回波信号为海杂波，未检测到目标；当判别器输出为假，即表示回波信号为海杂波加目标，检测到目标。本发明提供一种端到端的方法，不需要对回波数据进行过多的预处理；不依赖于海杂波的统计分布模型，在任何分布模型下都能有较好的检测效果；对低信杂比目标和低速目标有较好的检测性能。
本发明授权基于深度学习的海杂波中小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的海杂波中小目标检测方法，其特征在于，具体步骤为： WaveGAN模型训练过程：一方面，先对接收到的原始海杂波数据进行剔除远距离回波和目标数据后进行归一化处理，再对归一化处理后的海杂波数据进行距离维拆分，将距离维拆分后的海杂波数据进行抽取作为真实的海杂波的样本数据输入至判别器；另一方面，WaveGAN模型的生成器利用输入的高斯白噪声生成模拟杂波数据并输入WaveGAN模型的判别器；判别器对输入数据进行是否为真实的海杂波数据的二分类判别；训练过程中利用杂波模拟，使得判别器学习到的海杂波的深层特性； WaveGAN模型检测过程：对输入的待检测的回波信号进行距离维拆分后输入完成训练的判别器中，判别器进行是否为真实的海杂波数据的二分类判别；当判别器输出为真，即表示回波信号为海杂波，未检测到目标；当判别器输出为假，即表示回波信号为海杂波加目标，检测到目标。
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