哈尔滨工业大学(威海)纪元正获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利基于联合特征提取与Stacking模型分类的HRRP目标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：CN117194951B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202311198114.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于联合特征提取与Stacking模型分类的HRRP目标识别方法是由纪元正;刘爱军;于长军设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于联合特征提取与Stacking模型分类的HRRP目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于联合特征提取与Stacking模型分类的HRRP目标识别方法，包括以下步骤：步骤1：获取HRRP数据，将HRRP数据取模并归一化处理；步骤2：提取归一化HRRP数据的非参数化特征；步骤3：将归一化后的HRRP数据输入到训练好的1D‑CNN模型中，获得HRRP数据的深层卷积特征；步骤4：将归一化后HRRP的几种非参数化特征和ConvHRRP特征进行融合，使用Stacking集成模型完成分类，得到HRRP目标识别结果。本发明结合HRRP的多种非参数化特征进行特征级融合，从而获得更加全面的特征表征，采用Stacking集成模型对多个基础分类器进行决策级融合，进一步提高了模型的识别精度和鲁棒性。其将1D‑CNN提取的HRRP参数化特征与多种HRRP非参数化特征联合使用，并结合Stacking集成分类方法，提高了HRRP目标识别精度。
本发明授权基于联合特征提取与Stacking模型分类的HRRP目标识别方法在权利要求书中公布了：1.基于联合特征提取与Stacking模型分类的HRRP目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取HRRP数据，将HRRP数据取模并归一化处理，让数值限制在0到1之间，以消除HRRP数据的幅度敏感性； 步骤2：提取归一化HRRP数据的非参数化特征，其包括功率谱、中心矩、回波能量、归一化标准差特征； 步骤3：将归一化后的HRRP数据输入到训练好的1D-CNN模型中，将网络中第一个全连接层的输出作为特征数据，获得HRRP数据的深层卷积特征，以下称为ConvHRRP； 步骤4：将归一化后HRRP的几种非参数化特征和ConvHRRP特征进行融合，将联合特征数据输入到训练好的Stacking集成模型中，得到HRRP目标识别结果。
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