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龙图腾网获悉中国人民解放军海军大连舰艇学院申请的专利一种基于浅层和深层特征融合的雷达目标检测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：CN119936828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510114693.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于浅层和深层特征融合的雷达目标检测方法是由张林;王少平;赵峰民;付哲泉设计研发完成，并于2025-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于浅层和深层特征融合的雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号处理、深度学习及雷达目标检测领域，具体涉及一种基于浅层和深层特征融合的雷达目标检测方法。发明通过融合浅层多域特征与深层学习特征，解决了现有技术中依赖浅层特征导致检测泛化性差的问题。浅层特征经过多域分析、加权和归一化处理，增强了对目标回波与海杂波的区分能力；深层特征通过1D‑ResNet50提取，并与浅层特征拼接，兼具物理意义和表达能力，提高了模型的特征表征能力。结合恒虚警率算法，动态调整检测阈值，确保在复杂海洋环境下的稳定性和鲁棒性。本发明显著提升了目标检测的精度、泛化性和实用性，具有较高的工程应用价值。

本发明授权一种基于浅层和深层特征融合的雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于浅层和深层特征融合的雷达目标检测方法，其特征在于，具体步骤如下： S1：数据预处理；对输入的复值雷达回波数据进行绝对值处理和归一化，确保数据格式的一致性和处理的有效性； S2：提取回波信号的浅层特征；从海杂波和目标信号中截取长度一致的回波段，作为数据集进行浅层和深层特征的提取；在浅层特征提取阶段，采用多域分析方法，从时域、频域和时频域分别提取六种关键特征，包括时域特征-相对平均幅度RAA、频域特征-相对多普勒峰高RDPH与相对多普勒向量熵RVE、以及时频域特征-脊积分RI、连通区域数量NR和连通区域最大尺寸MS； S3.对回波信号的浅层特征进行加权；浅层特征经过基尼指数加权和归一化处理，进一步优化其在目标检测中的代表性； S4.提取回波信号的深度特征；深层特征提取部分则采用1D-ResNet50网络，从回波信号中学习高层次的非线性特征表示，并通过线性层将深层特征映射为高维特征以便与浅层特征进行融合；特征融合采用在特征层面上的拼接方法，将深层学习特征与加权后的浅层特征结合；融合后的高维特征被输入到一个线性分类层中，将其映射为一维输出，并通过Sigmoid激活函数将该输出值转化为目标存在的概率； S5.对模型进行训练；集成恒虚警率CFAR算法，通过在纯海杂波数据集上的测试，根据设定的虚警率自动调整检测阈值，确保在复杂或变化的背景环境下都能维持预定的虚警水平；并通过监督学习对融合后的特征进行训练。

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中国人民解放军海军大连舰艇学院，其通讯地址为：116018 辽宁省大连市中山区解放路667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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