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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学;烟台大学申请的专利一种雷达动态多特征数据融合目标分类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：CN119202833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411276781.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种雷达动态多特征数据融合目标分类方法是由陈小龙;袁旺;杜晓林;汪兴海;赵志坚;张海;王金豪;关键设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雷达动态多特征数据融合目标分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于动态多特征数据融合目标分类方法，属于雷达信号处理技术领域。包括以下步骤：1雷达采集目标的回波数据并对回波数据进行预处理，用信号的时频信息、距离周期信息和距离周期数据构建训练数据集；2构建动态多特征融合网络目标分类模型，包括全局特征提取模块、局部特征提取模块、动态特征提取模块、特征融合模块；3输入训练数据集对动态多特征融合网络进行迭代优化训练，得到最优网络参数；4对实时雷达回波信号进行预处理，输入训练后的动态多特征融合网络进行测试，完成目标分类。本发明能同时对雷达信号的多普勒信息和动态距离幅度信息进行特征提取，提高目标分类的准确率，满足实际应用需求。

本发明授权一种雷达动态多特征数据融合目标分类方法在权利要求书中公布了：1.一种雷达动态多特征数据融合目标分类方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：雷达采集目标的回波数据并对回波数据进行预处理，用信号的时频信息、距离周期信息和距离周期数据构建训练数据集； 步骤2：构建动态多特征融合网络目标分类模型，包括全局特征提取模块、局部特征提取模块、动态特征提取模块、特征融合模块； 步骤3:输入训练数据集对动态多特征融合网络进行迭代优化训练，得到最优网络参数； 步骤4:对实时雷达回波信号进行预处理，输入训练后的动态多特征融合网络进行测试，完成目标分类； 步骤1中所述构建训练数据集的方法为： 训练数据集包含多个目标信号的距离周期图、时频谱图和距离周期矩阵以及对应标签，根据目标的位置信息构建一个训练样本；判断各个时刻雷达信号中目标回波所处的距离单元，将该距离单元数据取出，对数据进行时频分析得到时频谱图，沿时间维对时频分析的结果做傅里叶变换得到CFD谱图，将两个谱图水平拼接为一个，用于构建第二个训练样本；为了能够获取数据的动态特征，构建了多帧距离周期数据立方体，并将其存储在一个矩阵中： 其中表示多帧周期立方体数据，FFT表示沿时间维做傅里叶变换，sIFtm,ts表示中频信号，tm表示第m个啁啾内的时间指数的快时间，ts表示相邻啁啾之间的慢时间； 步骤2中所述动态多特征融合网络包括输入层、通道1、通道2和通道3，输入层通过输入三个数据集提取初步特征，通道1连接多个局部特征提取模块，提取目标谱图中的局部特征，通道2为ResNet3D网络模型，提取目标的动态距离信息，通道3由多个全局特征提取模块组成，提取目标信号谱图中的全局特征；特征融合网络通过空间注意力和通道注意力将进一步提取局部特征和全局特征，最后将三个通道提取的特征相加，特征融合网络输出层节点数为6，表示六分类；假设输入x1,x2,x3分别表示输入的时频谱图，距离周期图和距离周期数据分别输入到三个通道的网络模块中，在通道方向展平，然后对每个像素的通道数做线性变换，最后将三个通道提取的特征输入到特征融合模块。

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中国人民解放军海军航空大学;烟台大学，其通讯地址为：264000 山东省烟台市芝罘区二马路188号；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”。

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