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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种用于多旋翼无人机与飞鸟目标的特征提取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：CN115830455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211660371.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种用于多旋翼无人机与飞鸟目标的特征提取方法是由周代英;徐泽颖;谢骐阳设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多旋翼无人机与飞鸟目标的特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于多旋翼无人机目标识别技术领域，具体涉及一种用于多旋翼无人机与飞鸟目标的特征提取方法。本发明首先对目标的微多普勒谱图进行距离保持降维预处理，然后，从预处理过的谱图数据中提取局部保持正交优化投影特征，实现对多旋翼无人机与飞鸟目标的分类识别。由于距离保持降维方法既降低目标谱图的维度大小，避免“维度灾难”，又能保留目标之间原有的距离信息，使距离权重系数更好地体现目标数据的分布结构。同时，局部保持正交优化投影矢量具有互相正交性，能够减少目标特征中的冗余性，降低目标特征区域之间的交叠，从而改善了对无人机与飞鸟目标的正确分类率。实验结果验证了本发明方法的有效性。

本发明授权一种用于多旋翼无人机与飞鸟目标的特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多旋翼无人机与飞鸟目标的特征提取方法，雷达在向目标发射连续波信号后，定义Scft为第c类目标的第f个雷达回波，其中c的取值为1-6，并且依次定义6类目标分别为单旋翼、双旋翼、三旋翼、四旋翼、六旋翼无人机目标和飞鸟目标，f＝1,2,......nc，nc为第c类目标的回波样本数，定义回波样本总数为其特征在于，包括以下步骤： S1、对雷达回波数据Scft进行分段，段与段之间设置重叠率： 其中q为分段数目，分别表示雷达回波数据Scft中的第1段、第2段、......第q段； S2、对雷达回波分段进行短时傅里叶变换，得到目标的时频谱取时频谱的幅度组成目标的微多普勒谱图矩阵 其中m,n分别为时间和频率的离散点，为二维实数矩阵，行变量为时间信息，列变量为频率信息，矩阵元素包含了各时刻和各频率对应的幅值信息； 若信号长度为Pt，则目标多普勒谱图的维数可以表示为M×Q， 其中M为短时傅里叶变换窗函数的长度，L为窗函数的滑动点数； S3、将目标的微多普勒谱图中的元素按列排列的方式组成一个大小为M×Q维的列矢量，由所有目标列矢量构成样本矩阵X： X＝[x1,x2,......xN] 其中样本矩阵X列数是总样本数N，x1、x2、......xN分别为样本矩阵中第个、第2个和第N个列矢量，行数是样本列矢量的维度M×Q； 计算过渡矩阵B,其中B中第i行第j列的元素bij为： 其中dij为样本i和样本j间的距离： dij＝xi-xj2 取过渡矩阵B的前rN个最大非零特征值λ1,λ2,......λr对应的特征向量u1,u2,......ur，计算矩阵Z： 其中，Z是降维预处理后的样本矩阵Z＝[z1,z2,......zN]，Λ是对角矩阵，对角线上的元素分别是λ1,λ2,......λr，U是由u1,u2,......ur构成的特征向量矩阵； S4、计算距离权重矩阵W,其中W中第i行第j列元素wij为： 其中h为实常数； 计算矩阵Lp： Lp＝D-W 其中矩阵D是对角矩阵，对角线上的元素为距离权重矩阵W对应列或行上元素之和，即或 取ZDZT-1ZLpZT矩阵最小非零特征值对应的特征向量，称为a1，组成矩阵A1＝[a1]； 计算总体散布矩阵Sg： 其中I是对角线元素为1的单位矩阵，e是元素全为1的列矢量，v是全部样本的均值列矢量： 对[I-ZDZT-1SgA1[H1]-1[A1]TSgZDZT-1ZLpZT]矩阵进行特征值分解，取最小非零特征值对应的特征向量，作为a2，其中： H1＝[A1]TSgZDZT-1SgA1 向量a2与a1正交，并组成矩阵A2： A2＝[a1,a2] 取[I-ZDZT-1SgAk-1[Hk-1]-1[Ak-1]TSgZDZT-1ZLpZT]矩阵最小非零特征值对应的特征向量，作为ak，其中： Ak-1＝[a1,a2,......ak-1] [Hk-1]＝[Ak-1]TSgZDZT-1Sg[Ak-1] 其中，a1、a2、.....ak-1是已求解得到的k-1个相互正交的向量； 将k个互相正交的向量a1、a2、.....ak-1、ak构成矩阵Α： A＝[a1,a2......ak] 获得的矩阵Α为局部保持正交优化投影矩阵，对于任意降维预处理后的目标谱图列向量ztest向A投影： ytest＝ATztest 则ytest为任意目标谱图对应的特征矢量。

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