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龙图腾网获悉罗伯特·博世有限公司申请的专利利用机器学习增加和处理雷达数据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：CN114114182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202110994293.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权利用机器学习增加和处理雷达数据是由A·洪欣赫尔;M·J·厄克斯勒;T·施特劳斯设计研发完成，并于2021-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用机器学习增加和处理雷达数据在说明书摘要公布了：用于将雷达系统的源配置的源雷达数据转换成雷达系统的目标配置的目标雷达数据的方法，包括步骤：为源反射位置的空间坐标提供网格单元的二维或更多维源阵列；为每个网格单元从所有源反射位置的空间坐标中确定针对一个或多个源反射位置位于网格单元中的概率和或频率并且分配给相应网格单元；构成源张量，其至少包括以概率和或频率占据的源阵列；将源张量变换成目标张量，其包括用于目标反射位置的空间坐标的网格单元的至少一个目标阵列，其中目标阵列为每个网格单元说明针对在利用目标配置观察场景时获得的目标反射位置位于相应网格单元中的概率和或频率；根据在目标阵列中的概率和或频率，对目标反射位置的空间坐标进行采样使得形成目标雷达数据。

本发明授权利用机器学习增加和处理雷达数据在权利要求书中公布了：1.一种用于将通过利用雷达系统的源配置2观察场景1获得的源雷达数据3转换成在利用雷达系统的目标配置4观察相同的场景1时应该预期的目标雷达数据5的方法100，其中所述源雷达数据3或所述目标雷达数据5至少包括源反射位置31或目标反射位置51的空间坐标，由所述源反射位置或目标反射位置反射的雷达辐射入射到雷达系统中，并且其中所述方法100包括以下步骤： ·为所述源反射位置31的空间坐标提供110网格单元32a的二维或更多维源阵列32； •为每个网格单元32a从所有源反射位置31的空间坐标中确定针对一个或多个源反射位置31位于所述网格单元32a中的概率和或频率32b并且分配120给相应的网格单元32a； ·构成130源张量33，所述源张量至少包括以概率和或频率32b占据的源阵列32； ·将所述源张量33变换140成目标张量53，所述目标张量包括用于所述目标反射位置51的空间坐标的网格单元52a的至少一个目标阵列52，其中所述目标阵列52为每个网格单元52a说明针对在利用目标配置4观察所述场景1时获得的目标反射位置51位于相应的网格单元52a中的概率和或频率52b； •根据在所述目标阵列52中的概率和或频率52b，对目标反射位置51的空间坐标进行采样150，使得形成所述目标雷达数据5。

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