西北工业大学王政获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征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：CN115524669B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202211179832.5，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法是由王政;袁永金;王榕;聂飞平;李学龙设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法，采集不用型号雷达设备发射的信号数据，对原始数据进行信号数据预处理、归一化处理，构建基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别模型，使用辐射源信号数据在上述模型上进行运行测试，对得到的识别结果进行输出，从而得到识别的雷达辐射源信号的类型。采用机器学习中的无监督特征选择为基础进行识别，避免了深度学习中神经网络的构建和数据训练过程。极大降低了模型中的超参的数目，避免了超参的调整，使得模型在实际情况下易于实现。
本发明授权一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别方法，其特征在于步骤如下： 步骤1：采集不同型号雷达设备发射的信号数据，同时截取到信号中脉冲数据，生成雷达辐射源信号个体识别样本集，即原始数据； 步骤2：对步骤1中得到的原始数据进行信号数据预处理； 步骤3：对步骤2经过信号预处理的数据进行归一化处理； 步骤4：构建基于自加权结构化特征选择的雷达辐射源信号精细化特征识别模型； 所述的雷达辐射源信号精细化特征识别模型： 其中是二维的，其中n为样例个数，d为数据的维度，其中数据的第i个样本用表示；W为学习得到的正交投影矩阵；m为低维空间的维度，k为转换矩阵的行稀疏度，是一个对角元素表示样本数据权重的对角矩阵，sij为邻接概率，γ和λ是正则化项参数； 步骤5：使用辐射源信号数据在步骤4所建模型上进行运行测试，将识别特征输入到分类器中进行分类，从而得到识别的雷达辐射源信号的类型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号