中国人民解放军军事航天部队航天工程大学朱卫纲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军军事航天部队航天工程大学申请的专利基于复自然谐振频率的自适应图卷积多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：CN121211127B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511685868.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于复自然谐振频率的自适应图卷积多目标识别方法是由朱卫纲;邬苏秦;李永刚;王府圣;曲卫;史怡宁;童菲;何永华;邱磊;王舒阁设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于复自然谐振频率的自适应图卷积多目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复自然谐振频率的自适应图卷积多目标识别方法，属于雷达信号处理与雷达目标识别技术领域。本发明基于复自然谐振频率特征解决窄带雷达体制下的多目标识别问题，采用图卷积网络直接作用于非结构性显著的复自然谐振频率数据，并针对图卷积网络在处理复自然谐振频率数据时数据点间缺乏显式边结构、隐含的拓扑关系复杂度高的问题，通过设计拓扑结构动态构建模块，利用前序网络层获取的节点嵌入特征重构数据间拓扑结构，动态重构数据点间的潜在拓扑关系，自适应地随特征学习过程更新图数据。本发明可有效提升复杂环境下多目标的识别效果。
本发明授权基于复自然谐振频率的自适应图卷积多目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复自然谐振频率的自适应图卷积多目标识别方法，其特征在于，包括： S1，获取雷达回波数据的复自然谐振频率图；以频率为节点、频率的实部和虚部为节点的二维特征，基于节点特征间的距离获取邻居节点，构建拓扑结构图； S2，构建图卷积神经网络，包含输入层、多层卷积层和全连接层； 其中，输入层的输入为S1得到的拓扑结构图；多层卷积层用于迭代提取拓扑结构图中各节点的特征；全连接层完成各节点的类别概率预测； 在多层卷积层之间设置拓扑结构动态构建模块；所述拓扑结构动态构建模块基于前序卷积层提取的节点特征，计算节点特征间的距离，基于所述距离更新邻居节点、重构拓扑结构图后，输出至后序卷积层； S3，基于训练集对S2构建的图卷积神经网络进行训练； S4，基于训练好的图卷积神经网络完成目标识别。
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