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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于GAN-SA-GRU的多功能雷达工作模式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：CN120144951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510207118.X，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于GAN-SA-GRU的多功能雷达工作模式识别方法是由黄钰;张家豪;冯康桉;贺飞云;季康龙;王谋;余显祥;易伟;孔令讲设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于GAN-SA-GRU的多功能雷达工作模式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GAN‑SA‑GRU的多功能雷达工作模式识别方法，首先基于机载相控阵雷达的脉冲特征参数设置，构建带有标签的多功能雷达预数据集，并划分为预训练集、预验证集、预测试集，再构建基于GAN‑SA‑GRU的多功能雷达工作模式识别模型，输入预训练集、预验证集进行训练得到训练好的多功能雷达工作模式识别模型，最后输入预测试集进行测试，输出测试结果并评估模型识别的准确率。本发明的方法通过引入GAN，实现了带有随机噪声的自我训练，将非理想因素加入到训练集，实现了数据集的扩充，并且将自我训练得到的数据集加入GRU网络中进行二次训练，能够得到在非理想条件下更稳定的模型来实现对多功能雷达工作模式的识别。

本发明授权一种基于GAN-SA-GRU的多功能雷达工作模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于GAN-SA-GRU的多功能雷达工作模式识别方法，具体步骤如下： S1、基于机载相控阵雷达的脉冲特征参数设置，构建带有标签的多功能雷达预数据集，并划分为预训练集、预验证集、预测试集； S2、将生成对抗网络、门控循环单元与自注意力机制相结合，构建基于GAN-SA-GRU的多功能雷达工作模式识别模型； 其中，所述模型包括：GAN网络模型，SA-GRU网络模型；GAN网络模型包括一组生成器G·和鉴别器D·，采用对抗的方式来进行训练； S3、将步骤S1得到的预训练集输入步骤S2中的GAN网络模型中进行训练，根据随机噪声得到生成训练集，并将生成训练集和步骤S1中的预训练集结合构成训练数据集； S4、将步骤S3中构建的训练数据集和步骤S1中的预验证集导入SA-GRU网络模型进行训练，直到达到训练最大轮次，得到训练好的多功能雷达工作模式识别模型； S5、将步骤S1中的预测试集中的数据添加不同偏离水平构建带噪测试集，然后将预测试集和带噪测试集输入到步骤S4中训练好的多功能雷达工作模式识别模型中进行测试，输出测试结果并评估模型识别的准确率。

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