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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于上下文感知块的特征融合网络的雷达干扰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：CN118884351B 。

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：202410916143.0，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权基于上下文感知块的特征融合网络的雷达干扰识别方法是由朱文祥;王俊秀;全英汇;陈德平;肖国尧设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于上下文感知块的特征融合网络的雷达干扰识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于上下文感知块的特征融合网络的雷达干扰识别方法，包括：获取待分类时域雷达干扰数据；将待分类时域雷达干扰数据进行数据转换处理，得到待分类时频域雷达干扰数据；将待分类时频域雷达干扰数据进行数据块切割处理，得到多个雷达时频数据块；将雷达时频数据块输入SAM编码器进行处理，得到带有位置属性的雷达编码信息；将对应位置属性的雷达编码信息进行上下文特征拼接处理，得到上下文拼接特征；将待分类时域雷达干扰数据输入干扰信号时域特征提取网络进行时域特征提取，得到时域雷达特征；对上下文拼接特征和时域雷达特征进行特征融合处理，得到融合特征；基于特征分类融合网络对融合特征进行分类处理，得到雷达干扰分类结果。

本发明授权基于上下文感知块的特征融合网络的雷达干扰识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于上下文感知块的特征融合网络的雷达干扰识别方法，其特征在于，包括： 获取待分类时域雷达干扰数据； 将所述待分类时域雷达干扰数据进行数据转换处理，得到待分类时频域雷达干扰数据； 按照预设数据块将所述待分类时频域雷达干扰数据进行数据块切割处理，得到多个雷达时频数据块Xtf；其中，所述待分类时频域雷达干扰数据的大小为1024×1024，所述预设数据块P的大小为16×16，所述多个雷达时频数据块的大小为64×64；Xtf表示为 将所述多个雷达时频数据块输入SAM编码器进行编码处理，得到带有位置属性的雷达编码信息；所述雷达编码信息的尺寸为256×64×64； 将对应位置属性的所述雷达编码信息进行上下文特征拼接处理，得到上下文拼接特征； 将所述待分类时域雷达干扰数据输入干扰信号时域特征提取网络进行时域特征提取，得到时域雷达特征； 对所述上下文拼接特征和所述时域雷达特征进行特征融合处理，得到融合特征； 基于特征分类融合网络对所述融合特征进行分类处理，得到雷达干扰分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安电子科技大学，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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