中国人民解放军空军工程大学郑桂妹获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军空军工程大学申请的专利基于卷积神经网络的雷达单目标检测方法、系统和设备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：CN119199784B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411160276.6，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于卷积神经网络的雷达单目标检测方法、系统和设备是由郑桂妹;宋玉伟;曾会勇;徐彤;宋宝军;王世强;郑合;肖莉媛设计研发完成，并于2024-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于卷积神经网络的雷达单目标检测方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷达单目标检测方法、系统和设备，属于雷达目标检测技术领域。该雷达单目标检测方法首先对雷达回波数据进行预处理，包括正交相位检波脉压等得到目标的一维快时间距离序列。然后将其适当变形作为输入数据图像，并将全零矢量和零一矢量作为输出标签进行分类训练。利用卷积神经网络进行训练，并适当调整超参数，使得输入与输出标签误差满足要求，得到训练网络参数。最后利用该网络参数对接收数据进行目标检测和距离参数估值。通过仿真实验证明，本发明中的方法与传统的雷达目标检测方法相比，该方法在准确率和实时性等方面都有明显的优势。
本发明授权基于卷积神经网络的雷达单目标检测方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.基于卷积神经网络的雷达单目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对雷达回波数据进行预处理，得到目标的一维快时间距离序列； 对一维快时间距离序列进行脉冲压缩，然后进行采样，得到检测信号的个距离单元； S2：构建用于检测雷达单目标的卷积神经网络，并进行训练； 将检测信号的个距离单元输入卷积神经网络，输入数据维度为，即长×宽为，通道数为1，输出为维信号矢量，以信号矢量中非零元素的位置，也即目标距离作为标签，记为；则所述卷积神经网络的输入数据和输出的标签对表示为 ； 其中，表示训练样本容量网络输入，为标签，为样本数，若检测到有目标存在，则为零一矢量，且非零元素的位置即为目标距离，若检测没有目标，则为全零矢量； S3：利用步骤S2中训练好的网络参数对步骤S1中预处理后的数据进行目标检测和距离参数估值。
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