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龙图腾网获悉复旦大学;北京无线电测量研究所申请的专利利用窗函数提高雷达信号检出率的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：CN116559805B 。

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：202210099600.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权利用窗函数提高雷达信号检出率的方法是由郑奇宝;高少洁设计研发完成，并于2022-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用窗函数提高雷达信号检出率的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用窗函数提高雷达信号检出率的方法，在卷积过程中乘上窗函数，因此不仅能够抑制旁瓣能量，还解决了目标信号和噪声信号不可分的问题，在此基础上，建立了实部检测模型以及相应的神经网络模型，对神经网络模型进行训练，并用训练好的神经网络模型对回波信号进行检测，区分出回波信号中的目标信号和噪声信号，由于采用了实部检测以及深度学习的方法，因此进一步提高了信噪比，从而提升了雷达信号的检出率。

本发明授权利用窗函数提高雷达信号检出率的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用窗函数提高雷达信号检出率的方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取待检测的回波信号，该回波信号包含有若干个回波点； 步骤S2，将所述回波信号进行卷积，并在卷积过程中乘上窗函数，得到各个所述回波点的卷积值； 步骤S3，建立实部检测模型； 步骤S4，基于所述实部检测模型，建立相应的神经网络模型； 步骤S5，对所述神经网络模型进行训练； 步骤S6，使用训练好的神经网络模型对所述回波信号进行检测，区分出所述回波信号中的目标信号和噪声信号， 其中，步骤S3包括以下子步骤： 步骤S3-1，将所述回波点建模为包含有m个信号点，该信号点为包含有实部和虚部的复信号： z＝ξ+jζ， 式中，ξ与ζ独立同分布于正态分布N0,σ2，j为虚数单位； 步骤S3-2，将所述卷积值达到预定阈值的所述回波点拆开变为m个所述信号点； 步骤S3-3，将m个所述信号点作为样本，建立假设检验： H0:x～Nn0,Σ， H1:x～Nnμ,Σ， 式中，μ为所述信号点的模长的平方，Σ为所述目标信号与卷积函数的乘积的协方差矩阵， 在步骤S2中，在所述卷积过程中乘上所述窗函数，一方面抑制旁瓣能量，另一方面解决所述目标信号与所述噪声信号不可分的问题： 令X*＝KXT， 式中，kii＝1,2,…n是取决于窗函数的常数， 其中xii＝1,2,…,n独立分布于令： 同样可得条件分布 令： 则： 式中，y是回波的卷积值，下式成立： y＝ys+yn 式中，ys,yn分别表示噪声卷积值和信号卷积值，那么： ys＝Mμ 进而可得： 可知，在已知回波卷积值的条件下，回波分布的均值完全由目标信号和噪声信号这两部分决定，回波分布的均值与目标信号有关， 在步骤S5中，将加所述窗函数后虚警的多个所述信号点按照其位置坐标形成图片，并加上标签作为训练数据，将所述训练数据输入到所述神经网络模型中进行训练。

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