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龙图腾网获悉成都汇蓉国科微系统技术有限公司申请的专利基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标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：CN114296067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210002980.3，技术领域涉及：G01S13/52；该发明授权基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标识别方法是由鲁瑞莲;金敏;费德介;汪宗福;郑婷设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标的识别方法，所述方法包括如下步骤：接收已经采集脉冲多普勒雷达低慢小类目标航迹的集合，对航迹集合信息进行拆分、归一化预处理；初始化基于初始化参数与当前训练单次目标个数的数据集执行选择LSTM前向传播，并计算当前系数对应损失函数值；如果所述损失函数值大于预设阈值，执行输入门系数、输出门系数和遗忘门状态系数的更新；如果所述损失函数值小于阈值，基于当前神经网络权系数进行下一训练单次目标个数训练；完成当前周期所有训练单次目标个数训练后，将当前周期损失函数值与所述停止迭代损失函数的预设阈值进行比较；基于最终状态神经网络参数在验证集数据验证识别正确率并进行输出。

本发明授权基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM模型的脉冲多普勒雷达低慢小目标的识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1，接收已经采集脉冲多普勒雷达低慢小类目标航迹的集合，对航迹集合信息进行拆分、归一化预处理；将归一化后的航迹按预定比例分为训练集与验证集； 步骤2，初始化输入结点个数、神经网络层数、训练周期数、训练单次目标个数、单次迭代权重调整比例、停止迭代损失函数阈值、输出目标种类；初始化起始时刻输入门、输出门、遗忘门状态系数、细胞系数、偏置值；初始化起始时刻隐层细胞状态值、细胞隐层值； 步骤3，基于各项初始化参数与当前训练单次目标个数的数据集执行选择LSTM前向传播，并计算当前系数对应损失函数值； 步骤4如果所述损失函数值大于停止迭代损失函数的预设阈值，执行相关系数的更新，具体包含如下子步骤： 步骤4.1，至少分别基于隐层输出系数WO、初始化起始时刻输入系数WI进行输出系数输入系数更新； 步骤4.2，至少分别基于基于输入门状态系数WIg、遗忘门状态系数WFg、输出门状态系数WOg进行输入门状态系数、遗忘门状态系数、输出门状态系数更新； 步骤4.3，至少分别基于细胞系数WIc、细胞系数WFc、细胞系数WOc进行输入门细胞系数、遗忘门细胞系数、输出门细胞系数更新； 步骤4.4，至少基于输入隐层系数Wh进行输入隐层系数更新； 如果所述损失函数值小于预设阈值，基于当前神经网络权系数进行下一训练单次目标个数训练； 步骤5，完成当前周期所有训练单次目标个数训练后，如果判断所述当前周期损失函数值大于所述预设阈值，执行下一周期训练； 如果所述当前周期损失函数值小于所述预设阈值，停止训练并输出当前时刻的各项参数作为最终的神经网络参数； 步骤6，最终状态神经网络参数在验证集数据验证识别正确率并进行输出。

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