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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种利用平均幅度特征时序信息的漂浮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：CN116699616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202310568461.8，技术领域涉及：G01S13/937；该发明授权一种利用平均幅度特征时序信息的漂浮目标识别方法是由董云龙;丁昊;王国庆;张兆祥;张静;曹政;修建娟;熊波设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用平均幅度特征时序信息的漂浮目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达信号处理和模式识别交叉技术领域，主要涉及一种针对海面漂浮目标的识别方法。本发明利用了目标雷达回波的时域变化规律信息进行漂浮目标识别，提高了目标识别过程中回波信息的利用率；本发明解决了低分辨率雷达无法完成目标识别的问题，解决了目标物理尺寸和RCS相似时，一维距离像方法无法精确识别的问题；本发明在秒级观测时间上，本发明所提方法对舰船目标和漂浮目标等质量差异较大目标的识别准确度可达90％以上。

本发明授权一种利用平均幅度特征时序信息的漂浮目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用平均幅度特征时序信息的漂浮目标识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1，平均幅度特征序列的提取 对海探测雷达对海面目标进行检测，某目标距离单元上接收到长度为N的相参脉冲串，将截为长度为I不重叠的短向量，如下所示： 1； 分别计算每一个短向量的平均幅度特征，平均幅度特征为复数回波的平均，计算公式如下： 2； 式中，是长度为的回波脉冲，上述平均实质是复数的平均，得到的某海面目标的平均幅度特征序列，记为； 步骤2，平均幅度特征序列的AR建模与二级特征提取： 使用中心化p阶自回归模型拟合所有目标的平均幅度特征序列，平均幅度特征序列的中心化ARp模型拟合结果如下： 3； 式中，模型阶数为已知量，模型参数为待估计参数，其矩估计值可通过式4计算： 4； 式中，为自相关系数的估计值，式4称为参数的尤尔-沃克方程估计法，白噪声方差的矩估计值如下： 5； 式中，为平均幅度特征序列的方差，为间隔的自协方差函数； 式3即为某海面目标平均幅度特征序列的AR模型拟合结果，AR模型阶数一般设为3，则估计得到的AR模型系数即为，记作AR1、AR2、AR3，由于平均幅度特征为复数，故其对应的AR1、AR2、AR3也为复数，将、、作为平均幅度特征序列对应的二级特征； 步骤3，分类器的构建与识别： 分类器训练阶段，从标签化处理后的舰船目标回波中提取大量平均幅度特征的二级特征、、，构成所需要的训练集特征样本，对其做标准差归一化处理；预设一个舰船目标的错误判决概率，并使用快速凸包学习算法训练，得到判决区域，完成分类器训练，将雷达采集得到的目标回波样本数据输入已经训练完成的凸包单分类器，识别目标类别。

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