中国人民解放军海军航空大学刘宁波获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利基于多维相关性综合评分的目标模态自适应筛选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：CN121208757B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511734983.6，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权基于多维相关性综合评分的目标模态自适应筛选方法是由刘宁波;杨翰琨;关键;董云龙;杨纬略;黄勇;曹政;陈宝欣设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多维相关性综合评分的目标模态自适应筛选方法在说明书摘要公布了：一种基于多维相关性综合评分的目标模态自适应筛选方法，属于雷达信号处理与目标检测技术领域，所述方法：对待测雷达信号进行变分模态分解，得到多个模态分量；将预先生成的理想目标模板信号作为模态筛选的参考基准；计算各模态分量与理想目标模板信号之间的多维相关性指标；对多维相关性指标进行归一化处理，并通过等权平均计算综合评分；将综合评分与预设阈值比较，筛选出包含目标信息的模态分量并进行叠加重构，得到重构信号；从重构信号中提取目标特征，采用核判别分析进行特征融合，得到重构信号融合特征；将重构信号融合特征与预设检测门限进行比较，生成检测结果。本申请实现对目标模态的精确筛选，有效抑制杂波，增强目标信号。
本发明授权基于多维相关性综合评分的目标模态自适应筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维相关性综合评分的目标模态自适应筛选方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1.对待测雷达信号进行变分模态分解VMD，得到多个围绕不同中心频率波动的模态分量； S2.引入预先生成的理想目标模板信号作为模态筛选的参考基准，所述模板信号为纯净目标回波信号，采样率与待测雷达信号一致； S3.计算各模态分量与理想目标模板信号之间的多维相关性指标，所述多维相关性指标包括皮尔逊相关系数PCC、互信息MI和互功率谱CPS； S4.对所述多维相关性指标进行归一化处理，并通过等权平均计算综合评分； S5.将综合评分与预设阈值比较，筛选出包含目标信息的模态分量并进行叠加重构，得到高信杂比的重构信号； S6.从重构信号中提取目标特征，采用核判别分析KDA进行特征融合，得到重构信号融合特征； S7.将重构信号融合特征与预设检测门限进行比较，生成检测结果。
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