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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利雷达辐射源个体精准智能识别方法、系统、设备及终端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：CN115932770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211264282.7，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权雷达辐射源个体精准智能识别方法、系统、设备及终端是由刘明骞;陈一凡;李进;张俊林设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本雷达辐射源个体精准智能识别方法、系统、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于雷达精准识别中辐射源个体识别技术领域，公开了一种雷达辐射源个体精准智能识别方法、系统、设备及终端，对所接收的雷达辐射源信号求得对应的双谱；将双谱依据拉普拉斯‑高斯算子进行特征提取；将提取的特征输入到基于范数和动态学习率的深度残差网络中进行训练，得到已训练模型；利用已训练模型实现对雷达辐射源信号的个体智能识别。本发明的雷达辐射源个体精准智能识别方法，实现了在雷达指纹特征差异性不明显情况下的辐射源个体识别，在保证其准确率的情况下提升了辐射源个体识别效率，提升网络模型的泛化性、鲁棒性以及使用时的准确率，有效地深层挖掘辐射源个体间的差异特征，在雷达指纹特征相近情况下可达到更好的识别效果。

本发明授权雷达辐射源个体精准智能识别方法、系统、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种雷达辐射源个体精准智能识别方法，其特征在于，所述雷达辐射源个体精准智能识别方法包括：求取雷达辐射源信号所对应的双谱并进行拉普拉斯-高斯算子特征提取；利用提取的特征构建已训练模型，利用已训练模型实现雷达辐射源个体的精准智能识别； 所述雷达辐射源个体精准智能识别方法包括以下步骤： 步骤一，对所接收的雷达辐射源信号求得对应的双谱； 步骤二，将所述双谱依据拉普拉斯-高斯算子进行特征提取； 步骤三，将提取的所述特征输入到基于范数和动态学习率的深度残差网络中进行训练，得到已训练模型； 步骤四，利用所述已训练模型实现对雷达辐射源信号的个体智能识别； 所述步骤一中的对所接收的雷达辐射源信号求得对应的双谱包括： 对雷达辐射源信号求三阶累积量，表达式如下： ； 其中，为接收信号，为时延，为共轭信号；为求对应值的数学期望，所得为对应的三阶累积量； 对三阶累积量求双谱变换，表达式如下： ； 其中，为所求得对应的三阶累积量，为求得三阶累积量的二维傅里叶变换，所得为双谱； 所述步骤二中的将双谱依据拉普拉斯-高斯算子进行特征提取包括： 以0为中心，以为高斯标准差的拉普拉斯-高斯算子，表达式如下： ； 其中，为二阶高斯函数，表达式如下： ； 其中，为高斯标准差； 则对双谱进行拉普拉斯-高斯算子特征提取： *； 其中，*代表卷积运算，利用算子对双谱进行卷积运算。

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