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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建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：CN116522130B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310232814.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法是由王鹏辉;刘宏伟;杨浩蔚设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，包括：步骤1：从雷达回波数据库中提取多个雷达HRRP数据，构建初始HRRP数据库；步骤2：利用概率分布策略和构建的自适应二阶优化器对初始HRRP数据库中的雷达HRRP数据进行原型选择，得到最终雷达HRRP原型集；步骤3：将最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库，为机器学习分类识别提供学习数据。本发明的基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，在雷达HRRP识别数据库中样本过多的情况下，从HRRP数据库选取最具价值的样本构成最终雷达HRRP原型集，该最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库，为后续机器学习分类识别提供最具价值的学习数据，以节约存储资源与计算资源。

本发明授权一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于原型选择的HRRP识别数据库构建方法，其特征在于，包括： 步骤1：从雷达回波数据库中提取多个雷达HRRP数据，构建初始HRRP数据库； 步骤2：利用概率分布策略和构建的自适应二阶优化器对所述初始HRRP数据库中的雷达HRRP数据进行原型选择，得到最终雷达HRRP原型集；所述步骤2包括： 步骤2.1：初始化雷达HRRP原型集的大小为K，根据初始的采样概率对所述初始HRRP数据库中的每个雷达HRRP数据样本的权值进行赋值，得到初始的雷达HRRP原型集； 步骤2.2：将所述雷达HRRP原型集输入至深度神经网络，对所述深度神经网络进行训练直至网络收敛，在训练过程中利用构建的自适应二阶优化器对网络参数进行更新；在所述步骤2.2中，在训练过程中利用构建的自适应二阶优化器对网络参数进行更新，包括以下步骤： 步骤a：将所述雷达HRRP原型集输入至深度神经网络，利用反向传播算法得到网络参数的一阶梯度； 步骤b：使用Rademacher分布生成一个维度与一阶梯度相同的随机向量，利用下式计算得到网络参数的二阶梯度的对角线： 式中，θ表示网络参数，g表示网络参数的一阶梯度，D表示网络参数的二阶梯度的对角线，H表示网络参数的二阶梯度，diag表示对角矩阵函数，⊙表示元素点对点相乘，z表示随机向量，T表示转置； 步骤c：利用动量方法对网络参数的一阶梯度和二阶梯度的对角线进行处理： 式中，mt表示第t次网络更新的一阶矩估计，vt表示第t次网络更新的二阶矩估计，β1＝0.9,β2＝0.999,k＝1，t表示第t次网络的反向传播过程； 步骤d：利用下式完成网络参数的更新： θt+1＝θt-ηmtvt； 式中，η表示学习率，其值为0.01； 步骤2.3：将所述初始HRRP数据库中所有雷达HRRP数据样本，输入至收敛的深度神经网络中获取损失值，对采样概率进行反向传播更新； 步骤2.4：根据更新的采样概率对所述初始HRRP数据库中的每个雷达HRRP数据样本的权值进行赋值，得到新的雷达HRRP原型集； 步骤2.5：重复步骤2.2-步骤2.4直至达到预设的迭代次数，利用最后一次迭代得到的更新的采样概率对所述初始HRRP数据库中的每个雷达HRRP数据样本的权值进行赋值，得到所述最终雷达HRRP原型集； 步骤3：将所述最终雷达HRRP原型集作为HRRP识别数据库，为机器学习分类识别提供学习数据。

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