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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种RCS序列的综合特征提取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：CN115856822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211667861.6，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种RCS序列的综合特征提取方法是由周代英;张瑛;沈晓峰;廖阔;冯健设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种RCS序列的综合特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于雷达目标识别技术领域，具体涉及一种RCS序列的综合特征提取方法。本发明的方法首先对训练RCS序列进行时频分析，获得序列对应的时频谱图，然后，将时频谱图划分为互相不重叠的子块，统计子块二进制差分编码序列的分布概率及相邻子块的状态变化概率，并对两者进行综合形成目标的分类特征，由于子块编码序列的分布概率描述了局部结构特征，同时相邻子块的状态变化概率表征了相邻局部结构之间的关联特征，从而提高了对目标的识别性能，对四类仿真目标的RCS数据进行了仿真实验，实验结果验证了方法的有效性。

本发明授权一种RCS序列的综合特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种RCS序列的综合特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、定义获取的第i类真假目标的第j个训练RCS数据序列帧为n维列矢量xij，1≤i≤C，1≤j≤Ni，其中，Ni为第i类真假目标的训练RCS序列帧数，则训练RCS序列总帧数 S2、对第i类真假目标的训练样本数据xij进行短时付低变换，得到时频谱图Sij： Sij＝[sij,km]K×M 其中，sij,km表示时频谱图Sij中的元素，k＝1,2,…K；m＝1,2,…M，k为行下标，表示频率变化方向，m为列下标，表示时间变化方向，K是Sij的行数，M是Sij的列数； S3、子块划分时频谱图Sij，获取子块差分二进制编码序列： 以4x4的窗口在时频谱图Sij中进行不交叠滑动，得到多个4x4的子块，组成子块集Qij： Qij＝[Pij,1Pij,2…Pij,L] Pij,l＝[pij,l,te]4×4,t,e＝1,2,3,4 l＝1,2,…L 其中，Pij,l表示子块集Qij中的第l个子块矩阵，pij,l,te表示子块矩阵Pij,l中元素，L表示子块总数； 计算子块矩阵Pij,l中所有元素的均值 对子块Pij,l中pij,l,te进行如下编码： 其中，cij,l,te是pij,l,te对应的编码，子块中各元素编码按行的顺序组成0和1二进制差分编码序列cij,l： cij,l＝[cij,l,11cij,l,12…cij,l,44] S4、提取子块差分二进制编码分布的局部结构特征： 将差分编码序列cij,l作为一个二进制数，统计整幅时频谱图中各子块差分编码序列值的重复出现次数，并组成矢量： 其中，将子块差分编码序列值从小到大的顺序排序，这些值的个数为L1，πij,1为第1个值的重复出现次数，πij,2为第2个值的重复出现次数，为第L1个值的重复出现次数； 获得时频谱图Sij对应的子块差分二进制编码分布的局部结构特征矢量hij： S5、提取相邻子块间的状态变化全局部关联特征： 将子块的二进制编码序列值的分布区间均匀划分为16个子间隔，每一子间隔的中心值分别为v1、v2、…v16，对时频谱图中的相邻子块的二进制编码序列值进行状态变化的重复次数统计： 其中，表示在当前子块的编码值为vff＝1,2…16的条件下，相邻子块的编码值为vrr＝1,2…16的重复次数，将统计矩阵按行归一化后得到状态变化特征： 其中，Wij表示状态变化特征矩阵； S6、综合子块的二进制编码分布的局部结构特征hij与子块间的状态变化全局关联特征Wij，得到综合特征矢量： [hijwij,1wij,2…wij,16] 其中，wij,1、wij,2、wij,16分别表示矩阵Wij中第1行矢量、第2行矢量、第16行矢量。

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