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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能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：CN119780844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510281809.4，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法是由马冠龙;袁慧玲;张子逸;范禹韬;赵阳;毕振凯设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，包括以下步骤：（1）自动标签生成；（2）结合特征值和模糊逻辑算法的REC‑KAN‑MLP网络；（3）模型通过端到端深度学习实现雷达扫描后实时滤波；本发明在无需雷达回波功率谱的情况下，能够有效识别PPI中的气象回波和地物杂波。

本发明授权一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于KAN网络的毫米波云雷达回波智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）利用自动化标签生成技术对雷达观测数据进行预处理，生成接近真实回波分类的标签，构建标签数据集；包括以下步骤： （11）结合地物回波的特点设置阈值；具体如下： （111）初步分类：当雷达反射率因子为NaN值时，标记为背景场；当平均径向速度数值小于0.2ms时，标记为地物回波，反之标为气象回波； （112）根据更多条件对标签细化： a当平均径向速度数值小于1，雷达反射率因子小于-5dBZ，速度谱宽大于0.4ms时，标记为气象回波，反之标记为地物回波； b当平均径向速度数值大于0.2ms，雷达反射率因子大于18dBZ时，标记为气象回波，反之标记为地物回波；当平均径向速度数值大于0.2ms，信噪比大于18时，标记为气象回波，反之标记为地物回波； c当平均径向速度数值小于0.2ms时，当以判断点为中心的5×5核窗口中NaN值不超过2，两个方向的平均径向速度数值最大值超过0.1ms且核内平均径向速度差值超过0.4ms时，标记为气象回波，反之标记为地物回波； （12）基于雷达回波特点的特征工程技术，利用雷达的初始探测数据，提取进一步表征雷达回波类型语义的二次数据，用于REC-KAN-MLP网络模型输入；具体如下：对于PPI类型的雷达回波数据，提取11个特征用于进一步识别地物回波和气象回波，包括4个原始雷达数据：雷达反射率因子、平均径向速度V、速度谱宽W、雷达回波的信噪比SNR，根据数据数组计算得出的极坐标半径以及6个结合雷达回波分类常用的模糊逻辑算法提取的特征：极坐标半径、回波强度的纹理、沿径向方向的变号、沿径向的库间变化程度、径向速度的区域平均值、方差、速度谱宽的区域平均值； （13）对标签进行腐蚀膨胀的形态学处理； （2）融合特征值和模糊逻辑算法，构建REC-KAN-MLP网络；REC-KAN-MLP网络结构整体为REC结构，引入KAN网络隶属函数进行拟合，利用MLP模块进行权重分配；REC-KAN-MLP网络结构中，隐藏层神经元为KAN神经元，输出层输出特征为1，MLP模块接收KAN输出概率，线性变化后由sigmoid函数激活，输出为回波种类的概率； （3）利用回波分类标签数据集对REC-KAN-MLP网络进行训练，得到雷达回波识别目标模型；具体如下：先将每个因子单独作为输入训练其专属的KAN分类模型；然后使用纯化技术，筛选比较重要的神经元，将其他神经元进行去除；最后使用保留的神经元再次进行训练得到最终雷达回波识别目标模型，在这个模型中第一层网络的激活函数是隶属函数的函数，第二层网络的隶属函数是外部函数，如果同一层网络里保留了多层激活函数，则是等权相加的关系，经过两层网络后的输出范围在[0,1]的概率； （4）获取研究区域的雷达观测数据，利用雷达回波识别目标模型对雷达回波进行逐像素的识别分类，并进行多个评分指标的评估和分析；多个评分指标的评估和分析具体如下： 识别率Accuracy：； 查准率precision：； 召回率recall：； F1Score：； 假警率FAR：； 漏报率miss：； 其中，PPI数据集中地物回波识别率计算方法：TP表示实际为地物回波，且识别为地物回波的目标数量；FP表示实际为非地物回波，且识别为地物回波的目标数量；TN表示实际为非地物回波，且识别为非地物回波的目标数量；FN表示实际为地物回波，且识别为非地物回波的目标数量； （5）对雷达回波识别目标模型输出进行可解释分析，量化各特征的贡献并构造隶属函数。

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