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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于多域重构残差的目标回波检测方法、系统、设备及介质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：CN117192534B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202311166085.6，技术领域涉及：G01S13/58；该发明授权基于多域重构残差的目标回波检测方法、系统、设备及介质是由阎博;张华;许录平;田明昊;李小军;张陈柠;张家宁;关润雨;牛奇;张波;邓复元;阎肃设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多域重构残差的目标回波检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多域重构残差的目标回波检测方法、系统、设备及介质，方法包括：采集海杂波图像并分类，设计并训练双自编码器，基于双自编码器训练经过傅里叶变换、脊波变换及轮廓波变换的海杂波图像数据集得到多域编码器，通过多域编码器计算海杂波图像在多域内的重构残差，通过SVM监督学习获得目标回波检测时的最优表达式，基于重构残差及最优表达式完成目标检测；系统、设备及介质，用于实现一种用基于多域重构残差的目标回波检测方法；本发明通过构建的双自编码器学习当前海杂波结构特征，及通过SVM监督学习对目标与海杂波特征差异量进行学习，具有测量精度高，且适用性强的特点。

本发明授权基于多域重构残差的目标回波检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于多域重构残差的目标回波检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集海杂波图像，并对采集的海杂波图像进行分类，得到海杂波图像数据集； 步骤2、设计双自编码器，并基于步骤1得到的海杂波图像数据集训练双自编码器，具体步骤如下： 步骤2.1、设计双自编码器： 首先第一编码器E11对原始海杂波图像进行特征提取，得到将原始海杂波图像降维压缩后的图像特征，再由解码器D1对图像特征进行解码得到重构图像，在得到重构图像后由第二编码器E12对重构图像进行特征提取，得到重构图像的重构特征； 步骤2.2、向步骤2.1设计的双自编码器中输入海杂波图像数据集对双自编码器进行无监督学习训练： 将30-50%的不含目标的一般海杂波图像作为训练双自编码器的海杂波图像数据，双自编码器无监督学习训练原理可由下式表示： ， 其中，为输入的原始海杂波图像，为重构图像，为第一编码器E11对原始海杂波图像提取的图像特征，为第二编码器E12对重构图像提取所得的重构特征，α与β为自设参数； 步骤3、对步骤2所用的海杂波图像数据集分别进行傅里叶变换、脊波变换、轮廓波变换，并通过步骤2设计的双自编码器训练多域内的双自编码器，训练完成后得到多域编码器，具体步骤如下： 将步骤2.2所用的30-50%的不含目标的一般海杂波图像中的原始海杂波图像分别进行傅里叶变换、脊波变换、轮廓波变换，其中原始海杂波图像经傅里叶变换得到的图像样本为，将作为多域编码器训练的数据样本集，训练对应变换域内的双自编码器： 原始海杂波图像经脊波变换后得到的图像样本为，将作为多域编码器训练的数据样本集，训练对应变换域内的双自编码器： 原始海杂波图像经轮廓波变换后得到的图像样本为，将作为多域编码器训练的数据样本集，训练对应变换域内的双自编码器： 训练完成后得到多域编码器： 步骤4、向步骤3得到的多域编码器中输入步骤1得到的海杂波图像数据集，计算海杂波图像数据集中各采集海杂波图像在多域内的重构残差； 步骤5、基于步骤4计算得到的重构残差，通过SVM监督学习获得目标回波检测时的最优表达式； 步骤6、通过步骤4计算待检区域的海杂波图像样本在多域内的重构残差，并基于步骤5所得最优表达式判断是否存在目标，完成目标检测。

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