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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于点云分割网络的雷达信号分选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：CN116500546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310512899.4，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于点云分割网络的雷达信号分选方法是由陈涛;邱宝传;李金鑫;杨博溢;雷宇;刘宇宁设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云分割网络的雷达信号分选方法在说明书摘要公布了：一种基于点云分割网络的雷达信号分选方法，它属于信息与通信工程的电子侦察领域。本发明解决了传统雷达信号分选方法存在的参数设置需要依赖人工经验、分选流程复杂、对未知信号的分选能力差以及难以满足当前复杂电磁环境下雷达信号分选需求的问题。本发明将深度学习模型与雷达信号分选结合，实现直接由原始PDW到EDW的无人工干预的端到端分选方案，简化了分选实现流程。并且由于神经网络能够深度挖掘不同类型雷达的PDW之间的特征关联，因此在非合作场景下面对未知雷达信号仍具有较好的分选能力。本发明方法可以应用于雷达信号分选。

本发明授权一种基于点云分割网络的雷达信号分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云分割网络的雷达信号分选方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、按时间顺序从接收机接收到的原始雷达脉冲序列中截取出连续N个脉冲的PDW数据，形成PDW点云数据； 每个脉冲的PDW数据中均包括TOA、PW、CF和PA数据，即PDW点云数据的维度为N×4； 步骤二、对PDW点云数据进行归一化处理； 步骤三、将归一化处理后的PDW点云数据输入训练好的点云分割网络，通过训练好的点云分割网络预测各脉冲的PDW数据所属的雷达信号类型，并输出带有标签信息的维度为N×5的PDW点云数据，即标注出归一化处理后各脉冲的PDW数据所属的雷达信号类型； 所述点云分割网络为PointNet++模型，PointNet++模型具体包括：第一SA单元、第二SA单元、第三SA单元、第一FP单元、第二FP单元、第三FP单元以及全连接层； 所述第一SA单元、第二SA单元和第三SA单元的结构相同，每个SA单元均包括采样层、分组层和PointNet层； 所述第一FP单元、第二FP单元和第三FP单元的结构相同，每个FP单元均包括IDW层、Concate层和PointNet层； 步骤四、对步骤三中输出的带有标签信息的PDW点云数据进行反归一化，得到带有标签的原始PDW点云数据； 步骤五、在步骤四得到的带有标签的原始PDW点云数据中，将具有相同标签的PDW数据归为同一类雷达信号脉冲的PDW数据； 对于任意的一类雷达信号脉冲的PDW数据，再采用聚类方法对PDW数据进行处理，以区分该类雷达信号脉冲对应的不同雷达辐射源，并提取各雷达辐射源的EDW信息； 同理，对每类雷达信号脉冲的PDW数据进行处理。

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