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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七二四研究所申请的专利一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI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：CN119439098B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411481261.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法是由毛硕;吕卫祥;王超宇;冷鹏飞;匡华星;张建榕设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法，属于雷达信号处理领域。本发明利用强化学习对低速目标MTI滤波器组进行筛选，自适应选出对低速目标具有最优改善因子的滤波器。算法维护左右两个边界，对应阻带边缘频率最低和最高的滤波器，每次循环根据这两个边界计算左分割索引和右分割索引，以及这两个索引对应滤波器的改善因子，作为当前状态输入DQN进行动作预测。动作空间包含两种动作，动作一将左边界更新为左分割索引；动作二将右边界更新为右分割索引。重复收缩左右边界，直至左右边界重合，算法返回当前索引对应的滤波器。本发明利用强化学习，减少了滤波次数，并且具有准确筛选出最优滤波器的能力。

本发明授权一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法在权利要求书中公布了：1.一种强化学习地物杂波环境下低速目标自适应MTI方法，其特征在于： 步骤1：根据杂波序列集{Ci|i＝0,...,N‑1}、FIR杂波抑制滤波器组{wj|j＝0,...,M‑1}以及系统对低速目标在速度维的探测量程[‑v0,v0]，计算改善因子序列集{IFij|i＝0,...,N‑1,j＝0,...,M‑1}，其中，Ci表示第i个杂波IQ数据的复数序列，序列长度固定为Npulse；N表示地物杂波序列数目，M表示杂波抑制滤波器组中滤波器的数目，IFij表示使用第j个杂波抑制滤波器wj对第i个杂波序列Ci的改善因子； 步骤2：对第i个杂波序列Ci，将改善因子序列IFij中最优改善因子IFij*的索引作为杂波序列Ci的滤波决策标签Li，构建地物杂波抑制数据集{Di}＝{Ci,Li∣i＝0,...,N‑1}，并将数据集{Di}按一定比例划分为训练集和测试集其中P为训练集中样本数量，Q为测试集中样本数量； 步骤3：强化学习模型训练阶段，根据步骤2训练集中第i个样本得到滤波决策区间分割状态空间以及滤波决策标签Li，利用Li训练强化学习模型； 步骤4：强化学习模型测试阶段，根据步骤2测试集中第i个样本得到滤波决策区间分割状态空间以及滤波决策标签利用测试强化学习模型； 步骤5：重复步骤3、4，直至得到收敛后、泛化能力符合要求的强化学习模型。

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