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龙图腾网获悉北京理工雷科空天信息技术有限公司申请的专利基于一维高分辨距离像的目标检测与识别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：CN116087934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202211737345.6，技术领域涉及：G01S13/08；该发明授权基于一维高分辨距离像的目标检测与识别方法是由赵国宇;赵宝芳;高净植;张晓凯设计研发完成，并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一维高分辨距离像的目标检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于一维高分辨距离像的目标检测与识别方法，能够基于波形复杂多样的一维高分辨距离像信号实现对目标的检测和识别，并且具有检测效率好、识别精确高。本发明针对一维高分辨距离像信号的波形复杂多样的特点，首先对数据信号进行了能量归一化的预处理；待数据信号的波形相对稳定时，采用改进后的CA‑CFAR方法进行检测；并将检测得到的目标进行幂变换的预处理，以提高目标弱散射点作用，减少强散射点对弱散射点的屏蔽；最后采用改进的Resnet18进行目标分类识别。可应用于一维高分辨距离像信号的检测识别，可有效提高检测率和识别率。

本发明授权基于一维高分辨距离像的目标检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于一维高分辨距离像的目标检测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取一维高分辨距离像的信号数据，将一维高分辨距离像数据进行目标标注，采用逐行读取的方式将一维目标信号提取出来；步骤2：对一维高分辨距离像目标信号进行能量归一化的预处理；步骤3：将处理后的目标信号数据进行CA-CFAR检测，并且针对CA-CFAR方法的保护单元和训练单元对一维数据中靠近左右两边的目标进行检测；步骤4：将检测得到的目标信号进行幂变换处理并分类；步骤5：根据一维高分辨距离像目标信号的特性，对Resnet18网络结构进行改进，并在改进的网络上进行目标分类识别的训练与测试；所述步骤3中，CA-CFAR检测具体步骤如下：设置检测参数，设定好保护单元数量pro_N＝100、训练单元数量N＝128以及虚警率α＝10^-1.5；采用填充补零的方式，将待检测的一维高分辨距离像数据左右两侧分别填充N2+pro_N2大小并补零，设数据总长为l，填充后的总长为l+N+pro_N，即L；将左右两侧训练单元数据进行Z计算，得到Z值；得到Z值后，与虚警率进行点积计算后得到检测值T；将检测值T与目标真实值D进行比较，得到检测结果；Z计算的策略如下：区间N+pro_N，L-N-pro_N内，区间N2+pro_N2，N+pro_N内，区间L-N-pro_N，L-N2-pro_N2内，其中，i代表目标真实值D在数据中的位置，N2+pro_N2iL-N2-pro_N2。

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