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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法、装置及设备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：CN118823597B 。

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：202410975674.7，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法、装置及设备是由夏靖远;李烨;廖淮章;刘云;杨志雄;姜卫东设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法、装置及设备。所述方法包括：构建雷达目标识别模型；雷达目标识别模型包括尺度不变特征变换特征提取模块、编码器、投影头和分类器；根据尺度不变特征变换特征提取模块和编码器对增广后的样本对进行特征提取后拼接，利用投影头将第一混合特征映射到嵌入空间后设置第一损失函数；利用第一损失函数对编码器进行训练，得到训练好的编码器；根据训练好的编码器和尺度不变特征变换特征提取模块对输入雷达图像进行特征提取和拼接，将第二混合特征输入分类器设计第二损失函数对分类器进行训练，根据训练好的雷达目标识别模型进行雷达目标识别。采用本方法能够提高雷达目标识别准确率。

本发明授权基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度不变特征变换的雷达目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取长尾SAR目标数据；构建雷达目标识别模型；所述雷达目标识别模型包括尺度不变特征变换特征提取模块、编码器、投影头和分类器； 对所述长尾SAR目标数据进行数据增广，得到增广后的样本对；根据所述尺度不变特征变换特征提取模块对所述增广后的样本对进行特征提取，得到雷达图像的散射特征； 根据编码器对所述增广后的样本对进行特征提取，得到雷达图像的纹理特征；将所述散射特征和纹理特征进行拼接，得到第一混合特征； 利用所述投影头将所述第一混合特征映射到嵌入空间，根据一个批次中的所有嵌入设置第一损失函数；利用所述第一损失函数对所述编码器进行训练，得到训练好的编码器； 根据所述训练好的编码器和所述尺度不变特征变换特征提取模块对输入雷达图像进行特征提取和拼接，得到第二混合特征；将所述第二混合特征输入分类器，得到预测结果向量；根据所述预测结果向量和雷达图像的真实标签设计第二损失函数； 根据所述第二损失函数对分类器进行训练，得到训练好的分类器；将所述训练好的编码器和分类器代入雷达目标识别模型中，得到训练好的雷达目标识别模型；根据所述训练好的雷达目标识别模型进行雷达目标识别。

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