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龙图腾网获悉中国人民解放军海军工程大学申请的专利一种基于有效区域识别的雷达波形分类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：CN113869121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202110990323.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于有效区域识别的雷达波形分类方法及系统是由夏炎;马知远;黄智;余文婷设计研发完成，并于2021-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有效区域识别的雷达波形分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于有效区域识别的雷达波形分类方法及系统，方法包括：将雷达辐射源时频图像输入训练后的预设SSD网络，获取预设SSD网络输出的单个脉内信号所在的有效区域和对应的雷达波形类别；预设SSD网络为以多张雷达辐射源时频图像为训练样本，以每一张雷达辐射源时频图像中单个脉内信号所在的有效区域和对应的雷达波形类别为标签，进行训练而来。本发明利用SSD网络对雷达辐射源时频图像的脉内信号所在的有效区域进行识别，后续只对有效区域内的波形的类别进行分类，避免了无效区域内信号特征对识别造成影响，有效提高了雷达波形的识别准确率。

本发明授权一种基于有效区域识别的雷达波形分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于有效区域识别的实际空间雷达波形分类方法， 其特征在于，包括： 通过软件无线电平台接收雷达波形，利用Choi-Williams分布将雷达波形转换为时频图像，软件无线电平台硬件部分由HackRF和PC机组成； 将雷达辐射源时频图像输入训练后的预设SSD网络，所述雷达辐射源时频图像包括脉内信号不完整或包含多个周期的情况，获取所述预设SSD网络输出的单个脉内信号所在的有效区域和对应的雷达波形类别； 所述预设SSD网络为以通过软件无线电平台接收雷达波形，并利用Choi-Williams分布将基于雷达波形进行转换的多张雷达辐射源时频图像为训练样本，以每一张雷达辐射源时频图像中单个脉内信号所在的有效区域和对应的雷达波形类别为标签，进行训练而来；通过如下方式获取所述预设SSD网络的训练样本和标签： 确定多种信噪比，收集每一种信噪比下的多种雷达波形类别对应的时频图像； 对每一张时频图像中单个脉内信号所在的有效区域进行标注，以及标注单个脉内信号的雷达波形类别；当所述时频图像中包含的脉内信号有多个周期时，对其中最完整显示于时频图像中的脉内信号所在的有效区域进行框选，得到脉内信号的有效区域目标框，并标记其雷达波形类别；所述预设SSD网络包括主干网络、检测网络和输出网络； 所述主干网络，采用特征金字塔方式提取时频图像的多个有效特征层； 所述检测网络，用于对每个有效特征层进行两次卷积获取多个先验框的调整信息以及每个先验框对应的雷达波形类别； 所述输出网络，用于从多个先验框中获取匹配度最高的先验框作为输出的预测框；所述输出网络，用于从多个先验框中获取匹配度最高的先验框作为输出的预测框，包括： 对于任一张时频图像，计算每一张先验框与有效区域目标框之间的面积交并比IOU； 舍弃与有效区域目标框的面积交并比IOU小于IOU门限的先验框，保留与有效区域目标框的面积交并比IOU大于等于IOU门限的先验框； 获取保留下来的每一个先验框对应的雷达波形类别； 获取雷达波形类别的置信度最高的先验框作为输出的预测框；所述获取保留下来的每一个先验框对应的雷达波形类别，包括： 对于任一个先验框对应的多个雷达波形预测类别，将其中每个预测类别对应的所有先验框进行阈值判断，获取置信度大于阈值的先验框；所述获取雷达波形类别的置信度最高的先验框作为输出的预测框，包括： 对于保留下来的多个先验框以及每一个先验框对应的雷达波形类别，采用非极大值抑制算法将置信度最高的先验框作为输出的预测框；选取预测分类置信度最高的预测框和对应的预测类别为该张时频图最终预测结果；通过预测类别和真实标签对比，则每种信噪比下某种波形识别准确率为预测正确的该波形时频图数量与该波形实际所有时频图数量的比值；同一信噪比下各波形识别准确率的平均值即为该信噪比下的总识别准确率。

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