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龙图腾网获悉北京环境特性研究所申请的专利雷达目标聚类识别方法、装置、电子设备及存储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：CN117274649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311214915.8，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权雷达目标聚类识别方法、装置、电子设备及存储介质是由冯雪健;朱晨曦;邢笑宇;霍超颖;殷红成设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本雷达目标聚类识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种雷达目标聚类识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取多个样本对，每一个样本对包括目标高分辨一维距离像HRRP和对应的深层降维特征；将每一个样本对中的深层降维特征输入至流形映射中，得到流形映射特征，并对所述流形映射特征进行聚类，得到目标聚类结果；获取待分类雷达目标HRRP的目标深层降维特征，并将所述目标深层降维特征输入至所述流形映射中，得到目标流形映射特征；根据所述目标聚类结果对所述目标流形映射特征进行聚类，以确定所述雷达目标HRRP的聚类标签。本方案，能够提高雷达目标聚类识别结果的准确性。

本发明授权雷达目标聚类识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种雷达目标聚类识别方法，其特征在于，包括： 获取多个样本对，每一个样本对包括目标高分辨一维距离像HRRP和对应的深层降维特征； 将每一个样本对中的深层降维特征输入至流形映射中，得到流形映射特征，并对所述流形映射特征进行聚类，得到目标聚类结果； 将样本对中的目标HRRP作为输入，将样本对中的深层降维特征作为输出，对深度自编码网络进行训练，得到训练好的深度网络架构； 将待分类雷达目标HRRP输入至所述深度网络架构中，基于所述深度网络架构输出得到目标深层降维特征，并将所述目标深层降维特征输入至所述流形映射中，得到目标流形映射特征； 根据所述目标聚类结果对所述目标流形映射特征进行聚类，以确定所述雷达目标HRRP的聚类标签； 在所述对深度自编码网络进行训练之后，得到训练好的深度网络架构之前，还包括：将测试样本集输入至训练后的深度自编码网络中，得到深层降维特征X；所述深层降维特征X输入至所述流形映射中，得到流形映射后的流形映射特征Y；所述测试样本集中的测试样本为目标HRRP，且每一个目标HRRP标识有所属类的标签；根据所述目标聚类结果对所述流形映射特征Y进行聚类，以输出每一个测试样本的聚类标签和所有测试样本的聚类准确率；根据所述聚类准确率确定所述深度自编码网络是否训练好。

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