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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图神经网络链路预测任务的多帧联合检测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：CN119310541B 。

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：202411439633.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于图神经网络链路预测任务的多帧联合检测方法是由刘宏伟;林知豪;高畅;王蓉蓉;贾天一设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络链路预测任务的多帧联合检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络链路预测任务的多帧联合检测方法，利用目标物理运动的先验知识，对通过第一门限的观测数据进行关联测试构建点迹关联图，之后基于图神经网络设计的多特征链路预测网络，该多特征链路预测网络融合单帧观测的回波结构、多普勒、多帧观测的空时耦合等特征，完成多帧检测任务。本发明将多帧检测问题转化为图中的链路预测，一体化地完成航迹搜索与航迹判决，以能够直接从多帧观测输出目标航迹来简化处理逻辑，在减少航迹搜索性能损失的同时有利于更准确地航迹判决。本发明相较于传统单帧及多帧检测方法，能够在有效抑制虚假点迹的同时，提高目标的探测性能。

本发明授权一种基于图神经网络链路预测任务的多帧联合检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络链路预测任务的多帧联合检测方法，其特征在于，包括： S100，获取连续多帧的原始回波数据，并对所述原始回波数据设置第一门限进行检测，得到连续多帧的观测数据；所述观测数据中包括多个点迹的量测信息； S200，针对当前帧的观测数据中的每个点迹，利用最大速度约束对该点迹与当前帧的后续帧的观测数据中的点迹进行关联测试；将通过关联测试的点迹用边连接，并将点迹作为节点得到点迹关联图； S300，利用NFEN对所述点迹关联图中每个节点作特征挖掘得到多维提取特征，进而得到每个节点的多维融合特征，并将所有节点的多维融合特征组成点迹提取特征矩阵； S400，利用STEF-GAN在所述点迹关联图中作多帧空时耦合特征的挖掘，在挖掘过程中利用所述点迹提取特征矩阵进行消息传递，得到每个节点的最终特征； S500，针对存在公共边的任意两个节点，利用OAJN融合该任意两个节点的最终特征计算该任意两个节点之间公共边的分类得分，并根据该公共边的分类得分去除不符合的公共边，保留目标与目标的公共边。

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安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；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”。

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