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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于动态网络结构的多视角HRRP雷达空中目标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：CN118837843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410826934.4，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于动态网络结构的多视角HRRP雷达空中目标识别方法是由罗曦;张寅;孙泽南;王相程;陆语纯;裴季方;黄钰林;焦璐;霍伟博;杨建宇设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态网络结构的多视角HRRP雷达空中目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态神经网络的多视角HRRP雷达空中目标识别方法，首先构建动态网络DSPNN，包括：特征提取模块、特征融合识别模块，然后生成多视角HRRP数据，输入到网络的特征提取模块进行特征提取，将提取的特征输入特征融合识别模块进行多视角动态融合，多视角特征加权融合成最终特征，最后将多视角特征进行特征压缩与激活得到分类结果，完成目标识别。本发明的方法使用基于动态结构和动态参数的多视角识别方法，有效的提高了空中目标高分辨距离像识别网络的自适应能力，解决了单视角静态网络所存在的问题，进一步地提升了对空中目标的识别能力。

本发明授权基于动态网络结构的多视角HRRP雷达空中目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态网络结构的多视角HRRP雷达空中目标识别方法，具体步骤如下： S1、构建动态网络DSPNN，包括：特征提取模块、特征融合识别模块； 特征提取模块包括：6个门控跳层模块和1个动态卷积核模块；用于对多视角输入的HRRP数据进行动态特征提取，以残差网络为基本特征提取单元，并通过门控跳层模块和动态卷积核分别实现网络在结构和参数上的动态调整； 其中，所述门控跳层模块包括：1个全局平均池化层、2个全连接层、1个长短期记忆网络LSTM、1个批标准化BN层、1个激活函数以及1个残差块；用于根据前一层提取的高分辨距离像特征判断当前残差块是否执行； 特征融合识别模块包括：1个动态特征融合模块和1个识别模块；所述动态特征融合模块包括自适应权重模块，各视角特征首先通过自适应权重模块调整各自权重；然后，通过拼接组合成多视角特征送入识别模块；最后，通过特征压缩激活得到分类结果； S2、生成多视角HRRP数据，输入到网络的特征提取模块进行特征提取； S3、基于步骤S2，将提取的特征输入特征融合识别模块进行处理，首先将各视角特征通过自适应权重模块调整权重，将多视角特征加权融合成最终特征，然后，将多视角特征进行特征压缩与激活得到分类结果，完成目标识别。

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