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龙图腾网获悉北京遥感设备研究所申请的专利一种基于元学习的雷达信号小样本调制识别方法及系统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：CN121069320B 。

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：202511604049.2，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权一种基于元学习的雷达信号小样本调制识别方法及系统是由白剑;张逍洋;杨刚;于沐尧;蔺震;郭亮;苏琪娅;史玥婷设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元学习的雷达信号小样本调制识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于元学习的雷达信号小样本调制识别方法及系统，涉及雷达信号调制识别技术领域，本申请采集目标对象的多极化雷达回波信号，经预处理生成多极化特征序列与调制特征集合；接着分析信号通道质量后进行多通道融合，经空域干扰抑制获取目标增强极化特征；随后将其与调制特征集合做多模态特征对齐，通过联合映射、相似性度量生成多模态特征表示并减小类内差异；最后基于元学习框架，构建分层优化架构进行参数学习与元参数调整，借归一化损失机制规范训练，实现小样本下雷达信号调制识别规则的适配与泛化，能够通过多极化信号处理、多模态特征融合及元学习优化，在小样本条件下实现雷达信号调制识别规则的有效适配与泛化，提升识别性能。

本发明授权一种基于元学习的雷达信号小样本调制识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的雷达信号小样本调制识别方法，其特征在于，包括： 采集目标对象的多极化雷达回波信号，对所述多极化雷达回波信号进行信号预处理，生成多极化特征序列和调制特征集合； 对所述多极化特征序列对应的信号通道进行通道质量分析，根据分析结果执行多通道融合，形成通道融合特征，并对所述通道融合特征进行空域干扰抑制处理，生成目标增强极化特征； 将所述目标增强极化特征与所述调制特征集合进行多模态特征对齐处理，通过对所述目标增强极化特征与所述调制特征集合的联合映射和相似性度量，生成多模态特征表示，并基于中心余弦损失函数对所述多模态特征表示的类内分布进行约束，以减小类内特征差异； 基于元学习框架对所述多模态特征表示进行优化训练，通过构建分层优化架构，在不同层级中对所述多模态特征表示进行参数学习与元参数调整，并采用归一化损失机制对训练过程进行规范化，以实现小样本条件下雷达信号调制识别规则的适配与泛化。

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