中国电子科技集团公司信息科学研究院胡昆获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司信息科学研究院申请的专利雷达干扰类型识别及参数估计方法、电子设备及存储介质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：CN119828079B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510329197.1，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权雷达干扰类型识别及参数估计方法、电子设备及存储介质是由胡昆;蒋英海;葛建军;唐思琦;吴金亮设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本雷达干扰类型识别及参数估计方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种雷达干扰类型识别及参数估计方法、电子设备及存储介质，通过将获取到的雷达信号转换为时频谱图，并提取其幅值信息，随后对这些幅值信息进行归一化处理和双三次线性插值调整图像比例，生成预设格式的伪彩色图像。接着，利用YOLO目标检测网络对伪彩色图像进行识别和定位干扰模式，提取对应的图像区域作为输入样本。然后，将这些输入样本输入到解纠缠变分自编码器（DVAE）中优化网络参数以最大化隐变量内部不同维度之间的互信息并最小化重构误差，得到目标隐变量。最后，将目标隐变量输入多层感知机（MLP）中解码得到具体的干扰参数估计值。提高了干扰类型识别的准确性，增强了对干扰参数估计的精确度，有效提升了雷达系统的抗干扰能力。
本发明授权雷达干扰类型识别及参数估计方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种雷达干扰类型识别及参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： S101:获取雷达接收到的干扰信号进行处理，具体包括：对所述干扰信号的一维复数信号执行短时傅里叶变换，得到时频谱图，从中提取幅值信息，对所述幅值信息进行最大最小归一化处理，生成归一化后的幅值特征，使用双三次线性插值对归一化后的幅值特征进行图像比例调整，形成预设格式的图像，将所述图像转换为伪彩色图像； S102:利用预先训练好的YOLO目标检测网络对所述伪彩色图像进行识别并定位干扰模式，输出包含干扰类别、位置、尺寸及概率的信息； S103:提取所述信息在所述伪彩色图像中的对应图像作为输入样本，通过解纠缠变分自编码器对所述输入样本进行编码与解码，优化网络参数，得到目标隐变量； S104:将所述目标隐变量输入到多层感知机中，解码得到具体干扰参数估计值。
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