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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于自适应DBSCAN算法的雷达未知干扰聚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：CN119337162B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411286788.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于自适应DBSCAN算法的雷达未知干扰聚类方法是由朱圣棋;关中意;徐骏浩;兰岚;李西敏设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应DBSCAN算法的雷达未知干扰聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应DBSCAN算法的雷达未知干扰聚类方法，本发明对传统的DBSCAN算法进行改进，在确定最大半径时，基于预设最小点数和核心点与其对应的数据点的距离，对该核心点对应的最大半径进行更新，得到更新最大半径，从而实现各核心点对应的最大半径自适应变化，进而利用更新最大半径实现对每个核心点的更新；从而减少了聚类时间、提高了聚类效率，同时提升了聚类效果。

本发明授权一种基于自适应DBSCAN算法的雷达未知干扰聚类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应DBSCAN算法的雷达未知干扰聚类方法，分别定义ε-领域、核心点、直接密度可达、密度可达、密度相连、噪声点、边界点和未访问点；其特征在于，包括： 对获得的干扰信号进行预处理，得到该干扰信号的时频图和RD图； 利用基于多层通道注意力机制的雷达有源干扰识别网络模型，对所述时频图和RD图分别进行特征提取，得到时频特征图和RD特征图； 对所述时频特征图和RD特征图进行降维处理，得到若干维的特征参数，作为数据点； 基于预设最大半径和预设最小点数对所有的数据点进行处理，得到对应的核心点集； 随机选择所述核心点集中的任一核心点，基于该核心点与其余各数据点之间的距离和预设最小点数，得到初始最大半径； 根据所述初始最大半径对所述核心点集中第一个核心点进行更新；针对核心点集中除第一个核心点外的每个核心点，依次将其作为当前核心点，基于当前核心点与其对应的直接密度可达点，得到当前核心点所属簇的簇内最大半径；基于当前核心点与其对应的未访问点，得到调整参数；基于所述簇内最大半径和调整参数得到当前核心点的更新最大半径；根据所述更新最大半径对当前核心点进行更新，从而得到更新后的核心点集； 基于更新后的核心点集，得到所述干扰信号中各未知干扰的聚类结果。

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