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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于小波变换与神经网络的雷达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：CN116804735B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310721715.5，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于小波变换与神经网络的雷达目标识别方法是由田黎育;朱园园;孙宝鹏;傅雄军;张梦泽设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小波变换与神经网络的雷达目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于小波变换与神经网络的雷达目标识别方法，属于雷达目标识别技术领域。本发明实现方法为：利用小波分解与速度引导值对雷达回波进行杂波抑制，保证在抑制杂波和噪声的同时，保留目标信号的有用信息，有利于后续的特征提取与分类识别；对经杂波抑制后的雷达回波做频谱搬移，利用小波包分解方法对经频谱搬移后的雷达回波提取能量密度特征；对经杂波抑制后的雷达回波从时域提取时域波形方差、幅度离散系数特征，从频域提取相对RCS、频域熵、频域二阶中心矩特征；使用BP神经网络对提取的能量密度特征、时域波形方差特征、幅度离散系数特征、相对RCS特征、频域熵特征、频域二阶中心矩特征、目标速度特征进行识别，得到目标识别结果，提高低分辨雷达对地面及低空目标的识别率。

本发明授权一种基于小波变换与神经网络的雷达目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小波变换与神经网络的雷达目标识别方法，其特征在于：包括如下步骤， S1、通过雷达接收机接收雷达回波信号，获得雷达回波数据，采集到的雷达回波数据中基本信息，所述基本信息包含目标速度、距离、幅度，方位角、俯仰角和距离门回波信号； S2、对获得的雷达回波数据利用小波分解和目标速度信息进行杂波抑制处理，得到杂波抑制处理后的回波数据； S3、对S2杂波抑制处理后的回波数据进行傅里叶变换得到回波信号的多普勒谱，在多普勒谱中搜索并定位多普勒谱的峰值位置，得到目标主体分量对应的多普勒频率Fd，将多普勒频率Fd平移到第P个速度通道号处，再对多普勒谱进行逆傅里叶变换，得到频谱搬移后的回波信号； S4、使用小波包分解对S3中经频谱搬移后的回波数据提取能量密度特征； S5、使用S2中杂波抑制处理后的回波数据的频谱，获取频域熵、相对RCS和频域二阶中心矩； S6、使用S2中杂波抑制处理后的回波数据，获取时域波形方差和幅度离散系数； S7、将S4获取的能量密度特征、S5获取的频域熵、相对RCS、频域二阶中心矩以及S6获取的时域波形方差、幅度离散系数和目标的速度信息组合成特征向量； S8、对S7获取的回波数据的特征向量组合根据目标速度划分区间，得到Q个分类区间,在各个分类区间中训练BP神经网络，一共得到Q个训练好的BP神经网络模型； S9、将待测数据的速度、能量密度特征、频域熵、相对RCS、频域二阶中心矩、时域波形方差和幅度离散系数组合成特征向量，并将组合形成的特征向量按照速度大小输入到对应训练好的BP神经网络模型中，根据BP神经网络模型输出结果判定目标类别，提高雷达目标识别精度和效率。

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