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龙图腾网获悉上海无线电设备研究所申请的专利一种基于不变散射卷积网络和LSTM的复杂环境回波认知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：CN113947113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111119898.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于不变散射卷积网络和LSTM的复杂环境回波认知方法是由安锐;冯明;高鹏程;黄志勇设计研发完成，并于2021-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于不变散射卷积网络和LSTM的复杂环境回波认知方法在说明书摘要公布了：一种基于不变散射卷积网络和LSTM的复杂环境回波认知方法，包括以下步骤：S1、建立几种典型环境的几何模型和电磁参数模型；S2、基于S1中的几何模型和电磁参数模型，对脉冲多普勒雷达体制下的回波信号进行仿真；S3、建立不变散射卷积网络，提取S2中回波信号的特征数据；S4、基于S3中的回波信号的特征数据，建立训练数据集和测试数据集；S5、建立LSTM网络模型，并将S4中的训练数据集输入对LSTM网络模型进行训练；S6、使用S5中训练好的LSTM模型对S3中的测试数据集进行分类测试。本发明不仅可以降低信号的复杂度，还可以获取信号的高阶语义信息。

本发明授权一种基于不变散射卷积网络和LSTM的复杂环境回波认知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于不变散射卷积网络和LSTM的复杂环境回波认知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、建立四种典型环境的几何模型和电磁参数模型；所述四种典型环境包括土壤、沙地、水泥地和风驱海面； S2、基于S1中的几何模型和电磁参数模型，对脉冲多普勒雷达体制下的回波信号进行仿真； S3、建立不变散射卷积网络，提取S2中回波信号的特征数据； S4、基于S3中的回波信号的特征数据，建立训练数据集和测试数据集； S5、建立LSTM网络模型，并将S4中的训练数据集输入对LSTM网络模型进行训练； S6、使用S5中训练好的LSTM模型对S3中的测试数据集进行分类测试； 其中，所述的步骤S1进一步的包括以下步骤： S11、选取四种典型环境，建立其几何模型； 采用频空域转换生成四种典型环境的数字化几何模型：对风驱海面，由PM海谱确定模拟生成的波高谱，并采用以风向为中心的高斯分布来模拟波浪传播方向，其中高斯分布的均方根参数取0.8；对土壤界面，采用负幂次谱模型模拟其几何模型；对沙地界面，采用方差和相关长度大于10cm的高斯相关函数模拟其几何模型；对水泥地界面，采用方差和相关长度小于0.1cm的高斯相关函数模拟其几何模型； S12、建立S11中所述四种典型环境的电磁参数模型； 其中，在所述脉冲多普勒雷达体制下，建立引信天线模型，该引信天线发射波至步骤S1中建立的环境模型，所述环境模型对发射波进行散射，由引信天线接收的散射波为回波； 其中，将对回波信号起贡献的环境区域划分为M×N个面元，继而步骤S2中所述的回波信号为 其中，Pt为引信天线的接收功率，λ为引信天线发射波的波长，k为波数，Δs为引信天线照射区域的每个面元的面积，δmn为每个面元的RCS，R为引信天线到面元的距离； 所述的R的取值范围为t1C2Rt1+Tp+TvC2，其中Tp为引信天线的发射脉冲宽度，t1为接收延迟，Tv为引信天线的接收波门脉宽，C为光速；计算所述δmn时，根据发射波入射角度的不同，对于小角度入射情况，即入射角小于20°时，采用基尔霍夫近似法计算；对于大角度入射情况，即入射角为20°～90°时，采用微扰法计算。

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