西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学蒋俊正获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学申请的专利基于轻量化神经网络的雷达目标与干扰信号分离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：CN119471616B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202411580745.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于轻量化神经网络的雷达目标与干扰信号分离方法是由蒋俊正;李俊庭;吕勤哲;全英汇设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于轻量化神经网络的雷达目标与干扰信号分离方法在说明书摘要公布了：本发明通过提供一种基于轻量化神经网络的雷达目标与干扰信号分离方法，解决了现有技术中直接将干扰分离的方法大多不能提取出可靠的纯净目标信号并对其进行后处理直接获得目标信息，并且可行性较低、泛化性较差的问题；该方法包括：对时域回波信号进行预处理，得到预处理信号；将预处理信号输入至训练完成的混合注意力机制网络中，得到分离目标回波信号；其中，混合注意力机制网络包括编码器模块、分离模块、级间连接模块和解码器模块；根据分离目标回波信号得到估计出目标的具体信息；该方法实现了直接对时域信号进行处理，有比较好的分离精度和计算效率。
本发明授权基于轻量化神经网络的雷达目标与干扰信号分离方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化神经网络的雷达目标与干扰信号分离方法，其特征在于，包括： 对时域回波信号进行预处理，得到预处理信号和与所述预处理信号对应的全特征； 将所述预处理信号输入至训练完成的混合注意力机制网络中，得到分离目标回波信号；其中，所述混合注意力机制网络包括编码器模块、分离模块、级间连接模块和解码器模块；所述编码器模块用于对所述全特征进行编码，并提取所述预处理信号的多尺度特征；所述分离模块用于将所述多尺度特征进行融合，得到融合特征，并利用全局注意力模块计算全局注意力权重，得到全局自注意力图；所述级间连接模块用于对所述多尺度特征进行精度恢复，得到恢复多尺度特征；所述解码器模块用于利用所述全局自注意力图对所述恢复多尺度特征对进行调制，得到分离目标回波信号； 根据所述分离目标回波信号得到估计出目标的具体信息。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学杭州研究院;西安电子科技大学，其通讯地址为：311231 浙江省杭州市萧山区萧山经济技术开发区钱农东路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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