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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制类型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：CN119556252B 。

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：202411707840.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制类型识别方法是由姜宏;张敬涛;董博;许明勋;王森;李启;许然;聂新礼;秦雨欣;吴思嘉设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制类型识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制类型识别方法，属于雷达信号处理领域。对雷达脉冲TOA序列进行一阶差分得到PRI序列的样本数据，并采用中值滤波器对其做滤波处理，以降低缺失或虚假脉冲的影响，构建一种融合多尺度卷积挤压激励神经网络、双向门控循环单元神经网络和多头注意力机制的模型，该模型能够提取数据局部精细化特征和捕捉数据长期时序相关性特征，使用多头注意力机制整合全局信息，对门控循环单元中重要的时间步施加更多的权重，对模型进行训练和测试，结果表明，与其他神经网络方法相比，本发明方法在缺失脉冲和杂散脉冲占比较高的条件下对六种雷达PRI调制信号的识别率更高。

本发明授权基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制类型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制类型识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1，仿真生成六种脉间调制雷达信号，包括固定调制信号、参差调制信号、抖动调制信号、组变调制信号、正弦调制信号和滑变调制信号，对以上六种脉间调制雷达信号进行不同比例的缺失脉冲和虚假脉冲的加噪处理，获取雷达信号到达时间TOA序列数据集； 步骤2，对雷达信号TOA序列做一次差分计算，获取雷达信号的脉冲重复间隔PRI序列，接着，使用中值滤波器对包含虚假脉冲和缺失脉冲的噪声PRI序列进行滤波处理，然后将全部PRI序列划分为训练集与测试集； 步骤3，设计一种多尺度卷积挤压激励神经网络MSCSE模块，将提取到的具有不同尺度且不同权重的局部特征融合为一个特征向量输入到下一层神经网络； 步骤4，构建一个基于神经网络和多头注意力机制的雷达PRI调制识别算法模型，该模型包括MSCSE模块、双向门控单元BiGRU网络模块和多头注意力机制MHA模块，BiGRU网络同时利用序列中前后两个方向的上下文特征，MHA模块突出BiGRU网络不同时间步的关键信息，增强算法模型对数据中重要信息的聚焦能力； 步骤5，将生成的PRI序列训练集送入算法模型中进行模型训练，调整模型的超参数，更新模型的权重和偏置，利用训练好的算法模型，将不同噪声条件下的测试集送入模型中进行分类识别，得到不同噪声条件下的雷达信号PRI调制方式识别率。

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