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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种电磁散射机理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：CN118916747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411094942.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种电磁散射机理识别方法是由刘祥威;李建周;郑奎松设计研发完成，并于2024-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电磁散射机理识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电磁散射机理识别方法，主要解决散射机理识别不准确的问题。本发明利用多种算法计算目标的电磁散射场，再利用不同算法之间的差异获取不同的散射机理，将这些机理进行标记组成数据集，接着采用卷积神经网络对数据进行训练，从而得到了电磁散射机理识别神经网络。本发明提供的散射机理识别技术，可以有效地识别出镜面散射、多次散射和边缘绕射等散射机理，其可以明确散射源的不同成分，为电磁环境或散射源的重构或修改提供依据，用于基于雷达像的目标识别中，可以显著提高识别精度。

本发明授权一种电磁散射机理识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电磁散射机理识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取目标的散射场； 利用物理光学法physicaloptics、射线追踪法shootingandbouncingray和几何绕射理论方法分别计算目标的散射场；物理光学法简称为PO，射线追踪法简称为SBR，几何绕射理论方法简称为GTD； PO计算出的散射场为Epo； SBR计算出的散射场为Esbr； GTD计算出的散射场为Egtd； 步骤2：获取目标的散射机理； 如式1所示，将物理光学法计算出的散射场直接作为镜面散射机理Especularscattering；如式2所示，将射线追踪算法计算出的散射场减去物理光法学计算出的散射场得到多次散射机理EMultiplescattering；如式3所示，将几何绕射理论方法计算出的散射场减去物理光学算法计算出的散射场得到绕射机理Ediffraction； Especularscattering＝Epo1 EMultiplescattering＝Esbr-Epo2 Ediffraction＝Egtd-Epo3 Especularscattering、EMultiplescattering和Ediffraction均为复数，包括实部和虚部； Especularscattering、EMultiplescattering和Ediffraction中均包括垂直极化数据VP和水平极化数据HP； 步骤3：获取基础目标的散射场和组合目标的散射场； 使用物理光学法、射线追踪法和几何绕射理论方法分别计算基础目标的散射场；使用物理光学法、射线追踪法和几何绕射理论方法分别计算组合目标的散射场； 步骤4：获取基础目标的散射机理和组合目标的散射机理； 使用步骤2中的方法处理步骤3中基础目标和组合目标计算出的散射场，分别获得基础目标散射场的散射机理和组合目标散射场的散射机理； 步骤5：构建镜面散射机理数据集、多次散射数据集和绕射数据集； 将步骤4中的获得的镜面散射机理数据的集合作为镜面散射机理数据集；将步骤4中的获得的多次散射数据的集合作为多次散射数据集；将步骤4中的获得的绕射数据的集合作为绕射数据集； 步骤6：构建训练数据集和测试数据集； 将镜面散射数据集、多次散射数据集和绕射数据集合并，组合形成数据合集，将数据合集随机拆分为训练集和测试集； 步骤7：训练卷积神经网络，识别散射机理； 将步骤6中的训练集和测试集导入到卷积神经网络中，对卷积神经网络进行训练； 步骤8：散射机理识别； 将待识别的未知散射机理加载输入步骤7中训练完成的卷积神经网络，卷积神经网络输出待散射机理对应的标签，从而识别出散射机理的种类。

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