北京理工大学岳裕丰获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于自注意力机制的端到端高动态目标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：CN119805394B 。
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：202411880750.2，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于自注意力机制的端到端高动态目标识别方法是由岳裕丰;方俪瑾设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自注意力机制的端到端高动态目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自注意力机制的端到端高动态目标识别方法，涉及高动态目标识别领域，能够有效提取时间序列变化特征、推理速度高的高动态目标识别算法，在多目标、高噪声的复杂场景下仍能实现鲁棒的识别性能。本发明的技术方案包括如下步骤：步骤一：获取高动态目标的雷达散射截面数据，进行预处理，并划分为不同尺度的时间序列片段，作为多尺度样本。步骤二：对多尺度时序数据进行深层特征提取，得到目标RCS不同尺度的特征编码，记为深层RCS特征。步骤三：对深层RCS特征进行分类，获得目标识别结果。
本发明授权一种基于自注意力机制的端到端高动态目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自注意力机制的端到端高动态目标识别方法，其特征在于，包括： 步骤一：获取高动态目标的雷达散射截面数据，进行预处理，并划分为不同尺度的时间序列片段，作为多尺度样本，具体方式为： 高动态目标选择短窗口，对旋转或振荡目标选择长窗口，先确定不同尺度的时间窗口，通过滑动窗口的方式对预处理后的数据进行划分，滑窗步长设置为窗口长度的一半，每个时间窗口截取得到一段连续的数据，经过滑窗采样后得到多尺度样本； 步骤二：对多尺度时序数据进行深层特征提取，得到目标RCS不同尺度的特征编码，记为深层RCS特征； 步骤三：对深层RCS特征进行分类，获得目标识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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