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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多视角天线分布设计和卷积处理的雷达原域目标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：CN119439095B 。

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：202411417729.9，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于多视角天线分布设计和卷积处理的雷达原域目标识别系统是由邹卫文;郑宇航;邹秀婷设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角天线分布设计和卷积处理的雷达原域目标识别系统在说明书摘要公布了：一种基于多视角天线分布设计和卷积处理的雷达原域目标识别系统，通过设计多视角接收天线阵列来增大接收信息熵，并建立基于卷积神经网络的目标特征提取算法。本发明通过在雷达原域数据中构建目标特性与杂波、多径干扰特性的强差异性，实现主流雷达目标识别范式中的杂波和多径干扰抑制等功能；同时结合卷积计算强大的特征提取能力，设计一种特征提取算法以区分目标与杂波、多径干扰以及不同目标之间的特征，最终实现高精度雷达目标识别。本发明有望解决当前高精度雷达目标识别所面临的杂波抑制、相干积累、成像等算法复杂的挑战，为雷达目标识别领域提供新的思路。

本发明授权基于多视角天线分布设计和卷积处理的雷达原域目标识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角天线分布设计和卷积处理的雷达原域目标识别系统，其特征在于，包括： 波形发射器模块1，用于生成并发射雷达信号； 多视角天线阵列接收器模块2，包括多个接收天线阵列和多个模数转换器，用于从多个视角接收雷达信号并将其转换为数字信号； 单天线接收器模块3，包括一个接收天线和一个模数转换器，用于从空间中接收雷达信号并将其转换为数字信号； 基于卷积神经网络的特征提取器模块4，用于从所述多视角天线阵列接收器模块2和单天线接收器模块3输出的数据中提取高维、抽象特征； 识别分类器模块5，用于基于提取的特征对目标进行分类识别； 判决器模块6，用于对比不同天线配置下训练出的网络的识别结果，并触发反馈优化器模块7； 反馈优化器模块7，用于根据所述判决器模块6的输出分析多视角天线阵列接收器的接收性能，并优化多视角接收天线的排布阵列； 其中，所述多视角天线阵列接收器模块2的输出端和单天线接收器模块3的输出端分别与所述基于卷积神经网络的特征提取器模块4的输入端相连，该基于卷积神经网络的特征提取器模块4的输出端与所述的识别分类器模块5的输入端相连，所述的识别分类器模块5的输出端与所述判决器模块6的输入端相连，所述判决器模块6的输出端与所述反馈优化器模块7的输入端相连，所述反馈优化器模块7的输出端与所述多视角天线阵列接收器模块2的输入端相连，形成闭环优化系统。

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