中国船舶集团有限公司第七二四研究所张建榕获国家专利权
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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七二四研究所申请的专利一种基于注意力卷积神经网络的海杂波形状参数估计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：CN119620017B 。
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：202411642582.3，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于注意力卷积神经网络的海杂波形状参数估计方法是由张建榕;杨昊成;刘袁鹏;毛硕;柳春晖;匡华星设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于注意力卷积神经网络的海杂波形状参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力卷积神经网络的海杂波形状参数估计方法，首先获取若干组尺度参数相同、形状参数不同的海杂波分布，之后根据每一组海杂波分布的分位点特征比值和矩特征比值，确定该海杂波分布的“分位‑矩”联合特征，以海杂波分布的尺度参数和“分位‑矩”联合特征为数据输入、形状参数为数据输出，构建数据集，构建基于注意力机制的卷积神经网络海杂波形状参数估计模型，利用数据集进行训练，并基于训练后的模型进行海杂波形状参数的估计。本发明同时考虑了海杂波分布的分位点特征和矩特征，解决了传统方法中特征单一的问题；还通过引入注意力机制和卷积神经网络，能够捕捉输入特征中多维度、深层次的内在关联，弥补了传统方法在非线性任务上效果欠佳的不足，为对海信息处理提供支撑。
本发明授权一种基于注意力卷积神经网络的海杂波形状参数估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力卷积神经网络的海杂波形状参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对已用广义帕累托拟合过的海杂波数据进行预处理，并基于逻辑法获取若干组尺度参数相同、形状参数不同的海杂波分布； 步骤2、根据每一组海杂波分布的分位点特征比值和矩特征比值，从而确定该海杂波分布的“分位-矩”联合特征； 步骤3、以海杂波分布的尺度参数和“分位-矩”联合特征为数据输入、形状参数为数据输出，构建训练集、验证集和测试集； 步骤4、构建基于注意力机制的卷积神经网络海杂波形状参数估计模型； 步骤5、基于构建的模型，利用数据集进行训练，并基于训练后的模型进行海杂波形状参数的估计。
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