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龙图腾网获悉西北大学申请的专利基于多角度LSTM神经网络的曲率识别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：CN116402094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310296027.9，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法是由陈晓江;陈少杰;贺国荣;徐丹;潘超逸;郑超;王夫蔚;王薇设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法，利用当雷达信号入射角变化时，雷达收集到的中频信号在IQ域的分布会周期性变化来完成物体表面曲率的识别；该方法结合了雷达定位技术，利用SVMD算法完成滤波操作，即使在复杂环境中也可以实现对目标物体表面曲率的识别；与现有技术相比，本申请的方法不存在隐私泄露问题，在雨雾和暗光等环境下也可以正常工作；另外本申请的方法可以做到5mm粒度的物体曲率识别，物体曲率识别精度较高。

本发明授权基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多角度LSTM神经网络的曲率识别方法，其特征在于，包括： 雷达向目标物体发射多个入射角度的信号，所述雷达接收所述目标物体反射的信号，根据所述目标物体反射的信号获取多个入射角度下的中频信号； 对所述多个入射角度下的中频信号进行滤波处理，得到多个入射角度下的滤波后的中频信号； 根据所述多个入射角度下的滤波后的中频信号计算多个入射角度下的中频信号的点密度特征； 将所述多个入射角度下的中频信号的点密度特征按照入射角度从小到大进行排序，得到所述目标物体的点密度特征随雷达发射信号入射角度的变化序列； 将所述变化序列输入到多角度LSTM神经网络模型中，输出所述目标物体的曲率半径； 其中，对所述多个入射角度下的中频信号进行滤波处理，得到多个入射角度下的滤波后的中频信号，包括： 确定所述目标物体在多径环境的频谱中对应的频率分量的频率值； 对所述中频信号进行SVMD滤波处理，将所述中频信号分解为多个IMF信号； 针对每个IMF信号包含的各频率分量的能量大小进行排序，确定所述IMF信号的主要能量所在的频率范围； 选择所述主要能量所在的频率范围中包括所述目标物体对应的频率值的IMF信号作为筛选出的IMF信号； 根据所述筛选出的IMF信号重构得到滤波后的中频信号； 所述多角度LSTM神经网络模型，包括： 第一LSTM层、BatchNormalization层、第二LSTM层和全连接层。

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