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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于时频特征的复合欺骗干扰智能识别方法、系统、设备及介质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：CN119375838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411453837.1，技术领域涉及：G01S7/36；该发明授权一种基于时频特征的复合欺骗干扰智能识别方法、系统、设备及介质是由孙殿星;宋颖娟;丁春山;于洪波;彭锐晖设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时频特征的复合欺骗干扰智能识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时频特征的复合欺骗干扰智能识别方法、系统、设备及介质，属于雷达抗干扰领域。本发明首先对复合欺骗干扰信号进行脉冲压缩和相参累积处理得到干扰信号最大能量谱所在的多普勒单元，然后只对干扰信号进行相参累积处理，提取最大能量谱所在多普勒单元的时域切片，故可以获取提高干噪比之后的干扰信号时频图；对多种欺骗干扰动态叠加复合的情况下具有良好的泛化能力；可以大幅提高低干噪比下复合欺骗干扰的识别准确率，为雷达抗干扰领域提供可靠的技术支撑；易于工程实现、速度快。

本发明授权一种基于时频特征的复合欺骗干扰智能识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于时频特征的复合欺骗干扰智能识别方法，其特征在于：具体步骤如下： 步骤1：利用干扰信号仿真模块，仿真M个脉冲的干扰信号的切片重构干扰、间歇采样直接转发干扰、间歇采样循环转发干扰、梳状谱干扰； 步骤2：利用复合欺骗干扰生成模块、复合欺骗干扰信号预处理模块对步骤1得到的干扰信号进行预处理，再通过特征提取模块及数据集构建模块对干扰信号进行特征提取生成数据集； 步骤2.1：通过复合欺骗干扰生成模块对步骤1所述的4种欺骗干扰信号进行加性复合，生成11种复合欺骗干扰信号； 步骤2.2：通过复合欺骗干扰信号预处理模块对一个CPI内的M个复合欺骗干扰信号进行脉冲压缩和相参累积处理，在得到的距离‑多普勒域结果上进行最大值搜索，得到干扰所在的多普勒单元；只对一个CPI的M个复合欺骗干扰信号进行相参累积处理，对得到的结果提取复合欺骗干扰所在的多普勒单元的时域切片； 步骤2.3：通过特征提取模块及数据集构建模块对提取得到的时域切片进行短时傅里叶变换处理，首先将时域切片经过分帧加窗，然后对加窗后的信号进行离散傅里叶变换，最后将变换后结果累和，生成时频图，改变干噪比、干扰的距离和速度，得到复合欺骗干扰时频图数据集； 步骤3：利用输入模块，将步骤2生成的数据集输入YOLOv8神经网络推理检测模型中并进行训练； 步骤4：基于步骤3训练好的模型，利用测试集生成模块和评估模块对不同干噪比下的复合欺骗干扰进行检测。

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