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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景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：CN115421114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202110517499.3，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景分类方法是由雷舒棋;王峰;岳冬晓;周若一设计研发完成，并于2021-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景分类方法，属于雷达回波信号解译领域。本发明的自然场景分类方法包括以下步骤：步骤S1，获取不同自然场景的HRRP实测数据；步骤S2，对步骤S1中的HRRP实测数据采用经验ITM杂波仿真的仿真方法获取仿真数据；步骤S3，采用对数累积量参数估计法，对获取的仿真数据做幅度统计建模，获得模型参数；步骤S4，基于步骤S3的模型参数，构造训练及测试模型参数序列样本集，构建一维卷积神经网络用于训练；步骤S5，训练步骤S4的一维卷积神经网络，使得损失函数值趋于稳定并接近0；步骤S6，调取步骤S5中的训练完成的一维卷积神经网络，测试分类结果。最终实现自然场景的分类。

本发明授权基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HRRP信号幅度统计特征的自然场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取不同自然场景的HRRP实测数据，包括以下步骤： 步骤S1-1，对机载SAR正侧视扫描的回波数据做SAR成像，步骤S1-2，对SAR图像中的场景做位置定标后提取相对应的实测HRRP回波数据； 步骤S2，对获取的所述HRRP实测数据采用经验ITM杂波仿真的仿真方法获取仿真数据，其中，ITM表示逆转换方法； 步骤S3，采用对数累积量参数估计法对获取的所述仿真数据做幅度统计建模获得模型参数； 步骤S4，基于所述步骤S3的所述模型参数，构造训练及测试模型参数序列样本集，构建一维卷积神经网络用于训练； 步骤S5，训练所述步骤S4的一维卷积神经网络，使得损失函数值趋于稳定并接近0； 步骤S6，调取所述步骤S5中的训练完成的所述一维卷积神经网络，测试分类结果， 其中，所述步骤S2的所述仿真数据采用经验ITM杂波仿真的仿真方法进行获取，包括以下步骤： 步骤S2-1，根据输入样本的所述实测HRRP数据的直方图和功率谱密度，估计其累积概率分布函数FZ和相关结构ρ，然后根据ρ决定需要加入到高斯随机场的相关结构τ，再根据相关结构τ确定卷积核h，其中k,l表示随机变量的坐标： τk,l＝hk,l*h*-k,-l 步骤S2-2，生成高斯白噪声随机场G，高斯白噪声随机场与卷积核h卷积得到相关性高斯随机场X： X＝G*h 步骤S2-3，根据ITM定律将相关高斯随机场转化为相关均匀分布随机场Y： Y＝FXX 其中FX是X的累积分布函数； 步骤S2-4，根据ITM定律将相关均匀分布随机场转化为相关FZ分布随机场，即生成仿真HRRP数据： 其中是估计的逆累积分布函数。

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