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龙图腾网获悉中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利基于低秩神经网络的目标识别方法和装置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：CN120294719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510766411.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于低秩神经网络的目标识别方法和装置是由何永华;潘奥祥;李永刚;王佳豪;朱卫纲;曲卫;邱磊;杨君设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于低秩神经网络的目标识别方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于低秩神经网络的目标识别方法和装置，涉及雷达目标识别领域。该方案对卷积模块中二维卷积核的卷积核权重张量进行CP分解，获得低秩卷积模块；CP分解的分解秩根据Kruskal唯一性理论和低秩神经网络运行设备的算力确定；对全连接模块的全连接层权重矩阵进行矩阵分解，获得低秩全连接模块；矩阵分解的分解秩根据全连接模块输入特征维度和输出特征维度确定；采用低秩卷积模块和低秩全连接模块替换卷积神经网络中的卷积模块和全连接模块，获得低秩神经网络；采集目标特征参数，输入低秩神经网络，获得目标识别结果。使用本发明能够在极大压缩模型参数量的情况下保持较小的性能损失。

本发明授权基于低秩神经网络的目标识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩神经网络的目标识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：设计低秩神经网络： 设计低秩卷积模块：对卷积模块中二维卷积核的卷积核权重张量进行CP分解，获得低秩卷积模块；其中，根据Kruskal唯一性理论和低秩神经网络运行设备的算力，确定CP分解中卷积核权重张量的分解秩，包括： 根据Kruskal唯一性理论确定第一分解秩：卷积核权重张量为4阶张量，根据Kruskal唯一性理论推导第一分解秩满足以下条件： 其中，为二维卷积核输出通道数；为二维卷积核输入通道数；为二维卷积核中的卷积核高度和宽度，高度与宽度相同； 根据低秩神经网络运行设备的算力确定最大值秩：低秩神经网络运行设备的算力越低，则需要更高的压缩倍数，选择越小；低秩神经网络运行设备的算力越高，则选择越大； 以第一分解秩和最大值秩的最小值，作为卷积核权重张量的分解秩； 设计低秩全连接模块：对全连接模块的全连接层权重矩阵进行矩阵分解；根据全连接模块输入特征维度和输出特征维度，确定全连接层权重矩阵的分解秩；通过矩阵分解获得低秩全连接模块； 采用所述低秩卷积模块和所述低秩全连接模块，替换卷积神经网络中的卷积模块和全连接模块，获得低秩神经网络； 步骤2：训练低秩神经网络：在不进行网络权值预训练的情况下，采用训练样本训练低秩神经网络； 步骤3：采集目标特征参数，输入训练好的低秩神经网络，低秩神经网络输出目标识别结果。

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