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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标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：CN119959903B 。

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：202510042742.9，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法是由柏业超;郑雨;徐强设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达信号处理与目标检测技术领域，具体为一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法，包括：采用完全自适应噪声集合经验模态分解算法对雷达回波信号进行多尺度分解，提取本征模态分量实现信号重构，从而突出目标特征；对重构后的信号以及经过滑动平均滤波处理的原始信号执行短时傅里叶变换，将时频图谱映射为RGB图像，以增强时频特征的表征能力；设计了一种具备虚警率控制机制的卷积神经网络，以融合后的时频图像作为输入，实现精确的目标检测与分类识别；有效分离了目标信号与海杂波干扰，显著提升了目标特征的可辨识性，能够动态调节识别阈值。

本发明授权一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时频特征增强和虚警率控制的海面目标检测方法，其特征在于：所述方法包括： 步骤一、获取由观测数据样本组成的雷达数据集，并采用滑动窗口进行划分； 步骤二、对雷达数据集中各个样本的雷达信号进行分解与重构； 步骤三、基于重构后的信号进行时频特征提取与映射； 步骤四、将雷达数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集； 步骤五、基于训练集设计基于卷积神经网络的特征提取网络和虚警率控制模块，构建卷积神经网络模型； 其中，所述步骤二，包括： S201、获取雷达数据集中的各个样本，对每个划分样本进行CEEMDAN分解，提取若干个本征模态函数IMF，确认信号的不同频率成分； S202、基于本征模态函数得到的IMF分量，根据公式：；计算得到所述IMF分量与雷达回波信号之间的互相关系数，从而确定频段分界线； 其中，表示第i个IMF分量和原始信号的协方差，和分别为和的方差； S203、去除最高频分量以及趋势项：将分界线前的所有IMF分量看作是高频分量，其余分量看作是低频IMF分量； S204、通过重构增强目标信号，抑制海杂波干扰：对原始信号进行滑动平均滤波实现平滑噪声信号，生成增强信号与原始信号的组合； 其中滑动平均滤波公式如下： ； 其中，M表示滑动窗口的长度； 所述步骤三，包括： S301、获取重构后的低频和高频信号以及滤波信号，对重构的低频和高频信号和滤波信号执行短时傅里叶变换，将时间序列信号转换为时频域表示； S302、将低频信号、高频信号和滑动平均滤波信号的时频谱图数值归一化后映射为RGB三通道彩色时频图像。

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