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龙图腾网获悉成都富元辰科技有限公司;哈尔滨工程大学申请的专利一种基于高分辨率多尺度时频表征与视觉Transformer的雷达工作模式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：CN120993333B 。

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：202511529066.4，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于高分辨率多尺度时频表征与视觉Transformer的雷达工作模式识别方法是由陈军;林云;查浩然;陈亮;张思成设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高分辨率多尺度时频表征与视觉Transformer的雷达工作模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达信号处理技术领域，且公开了一种基于高分辨率多尺度时频表征与视觉Transformer的雷达工作模式识别方法，包括对已获取的雷达信号进行改进小波变换，从三个不同尺度下提取信号的时频图特征；构成雷达工作模式识别模型的数据集；构建基于视觉Transformer模型中的分块嵌入模块、块合并模块以及BiFormer模块；将数据集按照3:1:4的比例划分为训练集、验证集和测试集，得到训练后的雷达工作模式识别模型；模型根据输入的时频图特征，输出相应的雷达工作模式识别结果；通过采用WTMSST技术，通过迭代优化的群时延估计，有效解决了传统时频方法对强频率变化雷达信号分析时存在的能量扩散问题。

本发明授权一种基于高分辨率多尺度时频表征与视觉Transformer的雷达工作模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高分辨率多尺度时频表征与视觉Transformer的雷达工作模式识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、对已获取的雷达信号进行改进小波变换，从脉组间、脉组内、脉冲内三个不同尺度下提取信号的时频图特征； 步骤二、分别对每个尺度的时频图进行灰度化处理与尺寸压缩，构建三通道时频表征图像，所述时频图反映信号在不同时间和频率域的变化规律，构成雷达工作模式识别模型的数据集； 步骤三、构建基于视觉Transformer模型中的分块嵌入模块、块合并模块以及BiFormer模块； 步骤四、将数据集按照3:1:4的比例划分为训练集、验证集和测试集，并将训练数据集输入到视觉Transformer模型进行训练，得到训练后的雷达工作模式识别模型； 步骤五、将测试集输入训练好的雷达工作模式识别模型，模型根据输入的时频图特征，输出相应的雷达工作模式识别结果； 所述步骤三中通过构建分块嵌入、块合并、BiFormer模块获得基于视觉Transformer模型，对于输入时频图，按分块尺寸P×P将其划分为个子块，每个子块通过线性投影映射为D维嵌入向量： ，；其中，为可学习投影矩阵，表示子块向量化操作；表示偏置向量；表示子块索引；表示第个嵌入向量；表示子块总数；表示第个输入子块； 对于第层的特征图，按2×2领域合并为个超级块，每个超级块通过通道拼接与线性变换生成高维特征： ；其中，第层的输出特征维度为，表示线性变换操作；表示通道拼接操作；表示行索引范围；表示列索引范围；表示列索引变量；表示第1层的2×2领域特征块； BiFormer模块整体结构形式化表示为： ；其中，表示池化后的输出特征图；表示输入特征图；表示卷积操作；表示深度卷积操作；表示自适应全局池化；表示双级路由注意力机制；表示层归一化； 自适应全局池化的公式表示为： 。

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