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龙图腾网获悉中国船舶重工集团公司第七一五研究所申请的专利一种基于分布式注意力机制网络架构的被动目标线谱特征提取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：CN115587334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211297433.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于分布式注意力机制网络架构的被动目标线谱特征提取方法是由陈越超;王方勇;罗兆瑞;王青翠设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分布式注意力机制网络架构的被动目标线谱特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分布式注意力机制网络架构的被动目标线谱特征提取方法,该方法包括，S1，构建LOFAR谱图训练验证样本集；S2，针对LOFAR谱图及其线谱特点，构建分布式注意力机制网络模型并设计训练策略；S3，对分布式注意力机制网络模型开展训练；S4，基于已训练的模型对未知LOFAR谱图进行特征提取，输出线谱提取结果。本发明与现有被动目标线谱提取方法相比，本方法非线性关系映射能力更强，与LOFAR谱图处理更加适配，弱线谱提取效果更好。

本发明授权一种基于分布式注意力机制网络架构的被动目标线谱特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式注意力机制网络架构的被动目标线谱特征提取方法,其特征在于：该方法包括， S1，构建LOFAR谱图训练验证样本集； S2，针对LOFAR谱图及其线谱特点，构建分布式注意力机制网络模型并设计训练策略，对原始LOFAR谱图进行阶段进行截断，构造形成多频带LOFAR谱图片段，构造低复杂度注意力机制网络单元、中复杂度注意力机制网络单元和高复杂度注意力机制网络单元，对LOFAR谱图片段进行复杂度评估并选取相应的注意力机制网络单元进行处理，最后对多片段的注意力机制网络单元处理结果进行整合，输出线谱序列； S3，对分布式注意力机制网络模型开展训练； S4，基于已训练的模型对未知LOFAR谱图进行特征提取，输出线谱提取结果； S1的构建过程如下， S1.1,设计谱图训练验证样本集构造方法，其步骤如下， S1.1.1,设置线谱信噪比范围为[Sstart,Send]，其中HSNR_start为信噪比下限，HSNR_end为信噪比上限，基于水声目标辐射噪声模型生成线谱数量、频率、持续时间、弯曲偏移波动随机分布且信噪比在[Sstart,Send]范围内的目标时域波形； S1.1.2，利用LOFAR处理方法对S1.1.1的目标时域波形进行处理，生成LOFAR谱图样本，其对应标签为一维序列，根据理论线谱按对应频点、强度对序列进行赋值，生成样本标签； S1.1.3，对LOFAR谱图样本及其标签进行归一化； S1.1.4，标签编码，设定标签为yLabel，将yLabel幅值整体减小50％；根据S1.1.1中设定的线谱数量和频率，计算所有线谱对应的频点nLine_spc并进行线谱增强，即 yLabelnLine_spc＝yLabelnLine_spc+Nenhance 其中，Nenhance为线谱增强幅度，设定区间为[0.4,0.7]； S1.2，设定高信噪比仿真LOFAR谱图的线谱信噪比范围为[HSNR_start,HSNR_end]，重复步骤S1.1，生成大规模高信噪比仿真LOFAR谱图样本集； S1.3，设定低信噪比仿真LOFAR谱图的线谱信噪比范围为[LSNR_start,LSNR_end]，重复步骤S1.1，生成大规模低信噪比仿真LOFAR谱图样本集； S1.4，对小样本实际海试目标跟踪波束数据按S1.1.2～S1.1.4进行处理，生成小样本实际LOFAR谱图样本集。

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