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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模糊局部保留投影的无人机目标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：CN116451120B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310439746.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于模糊局部保留投影的无人机目标特征提取方法是由周代英;徐泽颖;谢骐阳设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊局部保留投影的无人机目标特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机识别技术领域，具体涉及一种基于模糊局部保留投影的无人机目标特征提取方法。本发明的方法以目标的微多普勒谱图作为研究对象,通过提取谱图的模糊局部保留投影特征，实现多旋翼无人机与飞鸟目标的分类识别。相比较于局部保留投影方法仅仅根据欧式距离信息构建权值矩阵，本发明方法利用样本模糊隶属度构建权值矩阵一方面能够更准确地描述数据空间的分布情况，同时由于在模糊隶属度中包含了目标的类别信息，更有利于目标的分类，从而提高了目标识别率。对5类目标进行了仿真实验，实验结果表明本发明方法的目标识别率较常规局部保留投影方法有较大提升，验证了本发明方法的有效性。

本发明授权一种基于模糊局部保留投影的无人机目标特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊局部保留投影的无人机目标特征提取方法，采用雷达向目标发射连续波信号，并定义接收到第c类目标的第f个雷达回波为Scft，其中c＝1,2,3,4,5,6，分别定义6类目标为单旋翼、双旋翼、三旋翼、四旋翼、六旋翼无人机目标和飞鸟目标，对第c类目标采用nc个雷达回波构成训练样本，即f＝1,2,......nc，总的训练样本数为N，其特征在于，所述特征提取方法包括： S1、对目标的雷达回波数据进行分段，段与段之间设置重叠率： 其中，分别表示第1段、第2段和q段数据，q为分段数目； S2、对分段雷达回波数据进行短时傅里叶变换，得到目标的时频谱p＝1～q，得到目标的微多普勒谱图矩阵为： 其中，为二维实数矩阵，行变量m为时间信息，列变量n为频率信息，矩阵元素包含了各时刻和各频率对应的幅值信息； 定义信号长度为Pt，将目标多普勒谱图的维数表示为M×Q， 其中，M为短时傅里叶变换窗函数的长度，L为窗函数的滑动点数； S3、提取目标微多普勒谱图的模糊局部保留投影特征： S31、将目标的微多普勒谱图中的元素按列排列的方式组成一个大小为Z维的列矢量，Z＝M×Q，由所有目标列矢量构成样本矩阵X： X＝[x1,x2,...xi...xj...xN] 其中，样本矩阵X的列数是总训练样本数N，行数是单样本的维度Z，xi和xj分别是第i个和第j个Z维的列矢量，也称为样本矢量，i,j＝1～N； S32、构建邻接图： ①算任意两个样本之间的欧氏距离，得到一个N×N的对称样本距离矩阵D，D中的元素为： 其中，dij表示样本矢量xi和样本矢量xj之间的欧式距离值，Z是样本矢量的维度，和分别表示样本矢量xi和样本矢量xj的第e维度值，e＝1～Z； ②因为样本距离矩阵D对角线上的元素表示样本自身与自身的欧氏距离，并无实际研究意义，所以将其全都置为无穷大NAN； ③将②中得到的样本距离矩阵按照每行或者每列的距离值进行升序排序； ④选取排列好的距离矩阵中每行或者每列的前k1个样本，得到每个样本的k1近邻样本，并获取它们的类别信息； S33、计算距离权值矩阵W中的元素： 其中，wij是距离权值矩阵W的第i行第j列元素，σ是核参数； S34、计算第i个样本对第k类的隶属度mik： 其中，nik表示第i个样本的k1个近邻样本中属于第k类的样本数，li表示第i个样本的真实类别；由mik构成了所有训练样本对于所有类别的样本模糊隶属度矩阵H＝[mik]N×c； S35、计算第i个样本和第j个样本的类别关联度： Rij＝milj+mjli 其中，li，lj分别表示样本i和样本j的真实类别，milj表示样本i对lj类的模糊隶属度，mjli表示样本j对li类的模糊隶属度；若样本i和样本j属于同一类目标样本，则其样本类别关联度Rij值较大，若分别属于不同类别，则Rij值较小；由类别关联度得到样本类别关联度矩阵R＝[Rij]N×N； S36、取XVXT-1XV-R⊙WXT矩阵前g个最小非零特征值对应的特征向量，由该特征向量构成g维的投影空间A；其中，⊙表示两个矩阵的点乘，矩阵V是对角矩阵，其对角线上的元素vii为点乘矩阵R⊙W对应列或行上元素之和，即或 将任意样本矢量xtest向A投影： ytest＝ATxtest 其中，ytest为任意样本矢量的模糊局部保留投影特征矢量，即所提取的特征。

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