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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统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：CN116955930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310952849.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统是由肖卓凌;孙文杰;李思佳;常天驰;谢耘硕设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统，包括预处理模块、雷达信号预分选模块、后处理模块以及增量式雷达信号分类模块；本发明所提出的一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统，利用预处理模块采集多目标混叠的雷达脉冲描述字序列，并对采集的多目标混叠的雷达脉冲描述字序列进行数据筛选，能够更好的识别调制或截变过的雷达脉冲描述字序列中包含的参数信息；同时，在增量式雷达信号分类模块利用增量式雷达信号识别网络进行监督训练和无监督推理，不仅能够识别已知类别的雷达脉冲描述字，还能够拒绝识别未知类的雷达脉冲描述字和增量式识别已经见过的未知类的雷达脉冲描述字。

本发明授权一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统在权利要求书中公布了：1.一种针对雷达脉冲描述字序列的增量式机器学习识别系统，其特征在于，包括预处理模块、雷达信号预分选模块、后处理模块以及增量式雷达信号分类模块； 所述预处理模块用于采集多目标混叠的雷达脉冲描述字序列，并对采集的多目标混叠的雷达脉冲描述字序列进行数据筛选； 所述雷达信号预分选模块用于对筛选的多目标混叠的雷达脉冲描述字序列数据进行分簇，并根据分簇的多目标混叠的雷达脉冲描述字序列数据，识别已知类信号数据簇和拒绝识别未知类信号数据簇； 所述后处理模块用于对识别的已知类信号数据簇和拒绝识别的未知类信号数据簇进行自适应滑窗，并将得到的滑窗数据标准化，得到标准化的已知类信号数据、标准化的未知类信号数据； 所述增量式雷达信号分类模块用于将已知类信号数据、未知类信号数据输入增量式雷达信号识别网络进行监督训练，并利用训练好的增量式雷达信号识别网络对待识别的雷达脉冲描述字序列数据进行增量式识别； 所述增量式雷达信号分类模块利用训练好的增量式雷达信号识别网络对待识别的雷达脉冲描述字序列数据进行增量式识别的过程如下： 根据训练好的增量式雷达信号识别网络，将编码器作为特征提取器，并引入鉴别器根据特征提取器提取的特征对待识别的雷达脉冲描述字序列数据进行增量式识别； 根据增量式雷达信号识别网络训练中使用的k类已知标签的数据，计算类特征中心向量； 根据待识别的雷达脉冲描述字序列数据与类特征中心向量，计算广义距离； 根据待识别的雷达脉冲描述字序列数据与类特征中心向量集，计算待识别的雷达脉冲描述字序列数据与类特征中心向量集的最小距离与阈值； 若待识别的雷达脉冲描述字序列数据与类特征中心向量集的最小距离小于或等于阈值，则识别出已知类信号数据并赋予标签； 若待识别的雷达脉冲描述字序列数据与类特征中心向量集的最小距离大于阈值，则进入未知类信号数据的识别； 待识别的雷达脉冲描述字序列数据进入未知类信号数据的识别后，初始化一个未知类信号数据标签集合以及未知类特征中心向量集合； 若未知类信号数据标签集合、未知类特征中心向量集合中数据为空，则将待识别的雷达脉冲描述字序列数据作为新的未知类信号数据，将待识别的雷达脉冲描述字序列数据赋予标签，并将标签存入未知类信号数据标签集合，同时令标签的特征中心为，将待识别的雷达脉冲描述字序列数据存入到存放有标签的未知类信号数据标签集合的数据集合； 若未知类信号数据标签集合、未知类特征中心向量集合非空，则根据待识别的雷达脉冲描述字序列数据与已经识别的未知类特征中心向量，计算待识别的雷达脉冲描述字序列数据与已经识别的未知类特征中心向量的最小距离与阈值； 若待识别的雷达脉冲描述字序列数据与已经识别的未知类特征中心向量的最小距离小于或等于阈值，则将待识别的雷达脉冲描述字序列数据识别为增量未知类并赋予已识别标签，存入对应的信号集合G，并更新类特征中心； 若待识别的雷达脉冲描述字序列数据与已经识别的未知类特征中心向量的最小距离大于阈值，则进入新的未知类信号数据的识别，将其赋予新的标签，建立类别中心并存储数据。

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