买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西北工业大学深圳研究院;西北工业大学申请的专利一种基于特征提取与组合分类器的雷达有源干扰识别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：CN116953628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202310831074.9，技术领域涉及：G01S7/36；该发明授权一种基于特征提取与组合分类器的雷达有源干扰识别方法是由冯晓毅;郝万兵;夏召强;蒋晓悦;党思航;康健设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征提取与组合分类器的雷达有源干扰识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于雷达抗干扰技术领域，具体涉及一种基于特征提取与组合分类器的雷达有源干扰识别方法，包括如下步骤：步骤1：采用CWD变换方法对干扰信号进行处理，获取干扰信号的时频图像；步骤2：提取时频图像的轮廓特征，得到有源干扰信号全局分布信息；步骤3：依据有源干扰时频图像提取有源干扰信号复杂度、盒维数和信息维数特征，步骤4：获取有源干扰信号瞬时相位信息，依据有源干扰信号瞬时相位信息提取有源干扰信号的瞬时频率特征，步骤5：依据提取到的有源干扰信号特征向量通过组合分类器实现对雷达有源干扰信号的分类识别；本发明实现对有源干扰信号的特征提取及降维处理，运算量小、实现难度低，对多种有源干扰信号分类识别。

本发明授权一种基于特征提取与组合分类器的雷达有源干扰识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征提取与组合分类的雷达有源干扰识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1：采用CWD变换方法对干扰信号进行处理，获取干扰信号的时频图像； 步骤2：提取所述时频图像的轮廓特征，得到有源干扰信号全局分布信息； 步骤3：依据所述时频图像提取有源干扰信号的复杂度、盒维数和信息维数特征，得到有源干扰信号变化规律；具体包括： 1提取有源干扰信号Xn,n＝1,2,...,N的L-Z复杂度的特征向量，包括如下步骤： 1.1起始时，向给定的N点时间序列干扰信号Xn,n＝1,2,...,N生成池S中添加人工干扰信号点x1，设l时刻生成池S中包含的干扰信号序列为S＝{x1,x2,...xl},l＜N，长度为l的字符串，并且此时xl是由添加操作加进的干扰信号点；令Q＝xl+1，判断Q是否是序列SQv的子串，序列SQv为把S、Q拼接起来，并去除最后一个字符得到的字符串；如果Q是序列SQv的子串，则干扰信号序列S保持不变，而Q更新为{xl+1,xl+2}，再次对Q进行判断；如果Q不是序列SQv的子串，则将xl+1添加到生成池中，即S＝{x1,x2,...xl+1}，此时Q＝xl+2，再次对Q进行判断；如此循环直到所有的干扰信号点都在生成池中为止，得到加工干扰信序列xn，统计添加操作的次数cN，即为L-Z复杂度，归一化L-Z复杂度CN的表达式为： 1.2当信号序列不是原始信号序列xn，通过多级量化方法对N点信号序列进行重构获取优质干扰信号序列，取N点序列xn的平均值，对N点序列进行判定，令大于平均值的序列为1，小于等于平均值的序列为0，得到一个0-1序列求解优质干扰信号L-Z复杂度； 2提取有源干扰信号盒维数和信息维数的特征向量，具体包括如下步骤： S31：对N点信号序列xn进行重构，用于减弱部分带内噪声，N点信号重构的序列为x'n＝xn+1-xn,n＝1,2,...,N-1： S32：对重构后的有源干扰信号幅值进行重新量化，量化级数为M； S33：将量化后的有源干扰信号长度N-1扩展成比N-1大的最接近的2M，并对有源干扰信号重采样；此时有源干扰信号有2M个点，且有2M级幅值，此时干扰信号时频图像为一个2M·2M的图形，每个点相当于一个图形像素，有源干扰信号点所在处的像素点就有值； S34：设{Ai}i＝1,2,...,N是集合X的一个有效δ-覆盖，此时集合Ai为一个有效δ-覆盖格子，将格子的大小从大到小变化，记录格子大小δ与对应的在有源干扰信号图形上非空覆盖的格子数Nδ：以lnNδ为纵坐标，ln1δ为横坐标，由做出的双对数图的斜率来得到盒维数； S35：在格子大小为δ时，对各格子进行编号，记录有源干扰信号分形集中的点落入第i个格子的数目，得到Pi和Siδ格子从大到小变化，从而得到在不同格子覆盖下的信息熵，以SIδ为纵坐标，ln1δ为横坐标，由做出的双对数图的斜率来得到信息维数； 3将提取的有源干扰信号的L-Z复杂度、盒维数和信息维数的特征向量，记为{CLZ,Db,Di}； 步骤4：获取有源干扰信号瞬时相位信息，依据有源干扰信号瞬时相位信息提取有源干扰信号的瞬时频率特征； 步骤5：依据步骤2至步骤4提取到的有源干扰信号的特征向量通过组合分类器实现对雷达有源干扰信号的分类识别。

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西北工业大学深圳研究院;西北工业大学，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道高新南九道45号西北工业大学三航科技大厦25楼2501室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。