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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于雷达识别目标的方法及系统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：CN117171656B 。

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：202310941802.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于雷达识别目标的方法及系统是由翁文国;王宋设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于雷达识别目标的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于雷达识别目标的方法及系统，该方法包括：确定雷达回波信号中的潜在目标信号；基于波形特征提取算法对潜在目标信号进行波形特征提取，得到波形特征向量；根据波形特征向量，基于支持向量机分类模型完成潜在目标的分类识别。本发明结合波形特征提取算法和支持向量机分类模型，能够有效提升雷达在多径干扰和杂波影响较为严重的复杂空间的使用性能，能够更加准确地从多径干扰和背景杂波中分类识别出潜在目标。

本发明授权一种基于雷达识别目标的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于雷达识别目标的方法，其特征在于，包括： 确定雷达回波信号中的潜在目标信号；所述雷达为单输入单输出脉冲超宽带穿墙雷达，应用于多径干扰的火灾救援场景；所述潜在目标信号为静止状态的人体呼吸和心跳的生命信号； 基于波形特征提取算法对所述潜在目标信号进行波形特征提取，得到波形特征向量； 根据所述波形特征向量，基于支持向量机分类模型完成潜在目标的分类识别； 所述根据所述波形特征向量，基于支持向量机分类模型完成潜在目标的分类识别之后，还包括： 基于轨迹跟踪的分类方法对所述支持向量机分类模型识别的潜在目标进行再次分类识别； 所述基于轨迹跟踪的分类方法对所述支持向量机分类模型识别的潜在目标进行再次分类识别，包括： 根据所述支持向量机分类模型得到的所述潜在目标的位置信息，基于匈牙利匹配算法进行目标匹配，得到匹配结果； 根据所述匹配结果和预设匹配阈值进行卡尔曼位置预测和卡尔曼系数矩阵的更新，以得到再次分类识别的结果； 所述确定雷达回波信号中的潜在目标信号，包括： 获取雷达回波信号； 对所述雷达回波信号进行预处理，得到预处理后的雷达回波信号； 对所述预处理后的雷达回波信号进行检测，得到所述潜在目标信号； 所述对所述雷达回波信号进行预处理，得到预处理后的雷达回波信号，包括： 采用自适应背景抑制与带通滤波器相结合的方式进行固定背景噪声抑制和杂波消除处理； 所述对所述雷达回波信号进行预处理，得到预处理后的雷达回波信号，还包括： 进行微弱潜在目标信号增强处理； 所述对所述预处理后的雷达回波信号进行检测，得到所述潜在目标信号，包括： 采用一维恒定虚警率检测器检测所述预处理后的雷达回波信号，根据第二预设公式得到所述潜在目标信号； 所述第二预设公式为： ； 其中，为恒定误报率阈值，为确定阈值的加权系数，为正在确定阈值的单元格的指数，i为算法所考虑的范围线的索引，W为处理的范围行的总数，为计算阈值的相邻单元的索引。

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