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龙图腾网获悉北理工郑州智能科技研究院;北京理工大学申请的专利一种多地形条件下基于对比学习的雷达目标检测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：CN119716774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411774655.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种多地形条件下基于对比学习的雷达目标检测方法是由张亮;梁灿;王欣阳;李阳设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多地形条件下基于对比学习的雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多地形条件下基于对比学习的雷达目标检测方法，包括预处理后进行数据集的构建以及训练集和测试集的划分，再经过数据增强后，构建增强样本集，并构建正、负样本对，用于后续的模型训练与雷达目标检测性能测试、网络训练和基于训练杂波样本在特征空间中的分布，根据训练评分分数排序取分位点得出决策门限，根据待测样本通过多地形特征提取检测网络的计算得分与决策门限的关系做出最终决策三个步骤；通过使用不同地形下杂波数据作为不同类别对深度网络进行训练，可以学习到不同地形下杂波的特征分布，可适应不同地形下的目标检测，极大提升多地形场景下雷达目标检测的实际应用性能。

本发明授权一种多地形条件下基于对比学习的雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种多地形条件下基于对比学习的雷达目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、获取多个地形下的雷达目标的实测极化高分辨雷达的杂波样本和待测样本，预处理后进行数据集的构建以及训练集和测试集的划分，再经过数据增强后，构建增强样本集，并构建正、负样本对，用于后续的模型训练与雷达目标检测性能测试； S2、网络训练： S2-1、通过建立编码器网络和投影头网络来完成多地形特征提取检测网络的构建，用于对特征提取后的特征映射到特征空间中； S2-2、将训练集的杂波样本的类别标签作为条件加入到训练损失函数的计算中，为不同类别的样本赋予不同的温度超参数，再调整温度超参数，改善聚类效果，整合得出基于对比学习的损失函数； S2-3、将训练杂波样本的增强样本集输入网络，基于对比损失函数对网络进行训练，用于构建不同地形的杂波分布簇； S3、基于训练杂波样本在特征空间中的分布，利用马氏距离来获得检测门限，根据待测样本通过编码器及投影头网络的计算得分与决策门限的关系做出最终决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北理工郑州智能科技研究院;北京理工大学，其通讯地址为：475002 河南省郑州市自贸试验区郑州片区(郑东)龙湖中环路与龙源西四街交叉口启迪郑东科技城12号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。