中国船舶集团有限公司第七二四研究所田开严获国家专利权
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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基于神经网络的杂波环境下低慢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：CN117218560B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311111528.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于神经网络的杂波环境下低慢小目标检测方法是由田开严;张恒;汪浩;王锰设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的杂波环境下低慢小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于雷达数据处理技术领域，提出一种基于神经网络的杂波环境下低慢小目标检测方法。本发明将雷达采集到的杂波和低慢小目标的点迹信息进行预处理，建立卷积神经网络模型，提取雷达单帧数据的非周期特征，构建LSTM循环神经网络模型，获取帧间数据的周期性特征。将获得的特征向量进行融合，实现对杂波和低慢小目标的分类，进而抑制杂波起始，获得了较好的杂波滤除效果。采用本发明克服了低慢小目标探测雷达杂波分类准确率不高，杂波滤除效果不好，低慢小目标检测效果较差的缺点，无需增加额外硬件，在单个雷达天线周期实现雷达杂波和低慢小目标的分类，进而更好在数据处理层面滤除雷达杂波，提高雷达低慢小目标的检测能力。
本发明授权一种基于神经网络的杂波环境下低慢小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的杂波环境下低慢小目标检测方法，其特征在于： 1将雷达杂波和低慢小目标的点迹数据作为训练样本，通过光电设备确认低慢小目标的真实类标签； 2将步骤1中点迹数据进行预处理，消除数据不同维度量纲不同造成的影响； 3对步骤2中的数据进行卷积神经网络处理，通过模型提取雷达单帧数据的非周期特征； 4考虑帧间点迹数据的时序性，构建LSTM神经网络，对模型进行训练，获得帧间数据的周期性特征； 5将神经网络输出的特征向量融合，得到雷达杂波和低慢小目标的分类结果，进而滤除杂波，抑制杂波起批，实现雷达低慢小目标的检测能力。
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