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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载频辅助注意力网络的雷达目标稳健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：CN116403024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310208743.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于载频辅助注意力网络的雷达目标稳健识别方法是由王鹏辉;李西浩;刘宏伟;陈渤设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于载频辅助注意力网络的雷达目标稳健识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于载频辅助注意力网络的雷达目标稳健识别方法，包括：生成由多个载频的雷达高分辨距离像数据组成的训练数据集以及由对应载频组成的辅助信息数据集；构建载频辅助注意力网络，该载频辅助注意力网络包括嵌入层生成子网络和ViT子网络，其中，嵌入层生成子网络用于对输入雷达高分辨距离像数据的载频信息进行编码，ViT子网络用于对输入雷达高分辨距离像数据进行识别；利用辅助信息数据集和训练数据集对载频辅助注意力网络进行训练；利用预先训练完成的载频辅助注意力网络对高分辨距离像数据进行识别。本发明将载频信息加入网络的训练过程，使得网络能学习出当前载频下最具可分性的特征，提高网络对不同载频数据的识别能力。

本发明授权一种基于载频辅助注意力网络的雷达目标稳健识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于载频辅助注意力网络的雷达目标稳健识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：生成由多个载频的雷达高分辨距离像数据组成的训练数据集以及由对应载频组成的辅助信息数据集； 步骤2：构建载频辅助注意力网络，所述载频辅助注意力网络包括嵌入层生成子网络和ViT子网络，其中，所述嵌入层生成子网络用于对输入雷达高分辨距离像数据的载频信息进行编码，获得辅助权重信息，所述ViT子网络用于对输入雷达高分辨距离像数据进行识别，所述嵌入层生成子网络包括依次连接的第一全连接层、第二全连接层和第三全连接层；所述ViT子网络包括依次连接的嵌入层、位置编码模块、两个Transformer编码层和分类头，其中， 所述嵌入层用于对雷达高分辨距离像滑窗生成的数据进行编码，得到嵌入特征，其中，E为嵌入层的权重参数； 所述位置编码模块用于将所述嵌入特征与分类标志进行拼接，得到拼接后的嵌入特征，并将拼接后的嵌入特征与位置编码进行相加，得到位置编码后的特征； 所述两个Transformer编码层用于对位置编码后的特征进行特征提取； 所述分类头用于根据提取的特征对目标进行分类， 步骤3：利用所述辅助信息数据集和所述训练数据集对所述载频辅助注意力网络进行训练； 步骤4：利用预先训练完成的载频辅助注意力网络对原始高分辨距离像数据进行目标识别； 所述步骤3包括： 步骤3.1：对所述载频辅助注意力网络的权重进行高斯初始化； 步骤3.2：将所述训练数据集对应的辅助信息数据集输入至所述嵌入层生成子网络中，生成辅助信息权重； 步骤3.3：将步骤3.2得到的辅助信息权重作为ViT子网络中嵌入层的权重，并将训练数据集中的训练数据输入至所述ViT子网络，获得预测分类标签。

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