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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种信号分选和信源类型判别的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：CN115564952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211130576.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种信号分选和信源类型判别的方法是由陈涛;刘宇宁;蒋伊琳;雷宇;杨博溢设计研发完成，并于2022-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信号分选和信源类型判别的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种信号分选和信源类型判别的方法，为了在雷达信号分选过程中减少人工参数设置、减少多步骤分选的传统方法在灵活性上的制约，提出一种基于神经网络的信号分选方法。其中，点阵图像分割步骤中，对掩膜精度的要求达到了像素级，现有的实例分割神经网络无法达到精度要求，因此提出了一种“级联‑循环神经网络回路”，克服了精度问题。

本发明授权一种信号分选和信源类型判别的方法在权利要求书中公布了：1.一种信号分选和信源类型判别的方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：脉冲串-点阵图像转换； 步骤2：利用训练好的“级联-循环神经网络回路”对点阵图像进行分解； 所述级联-循环神经网络回路包括类型分割网络、个数判决网络、个体逐次分割网络和提取器；类型分割网络与个体逐次分割网络采用U-Net网络，个数判决网络采用VGG16网络； 所述类型分割网络的输入是一张点阵图，每个点对应一个脉冲，点的坐标信息和色值信息中隐藏了脉冲的PDW信息； 所述个数判决网络的输入是脉冲点阵图，脉冲所属雷达为同一类型，但是雷达数量可能为多个，个数判决网络的输出为三个选项之一：“无雷达”、“含1部雷达”、“含部雷达”； 所述个体逐次分割网络的输入是脉冲点阵图，脉冲所属雷达为同一类型，雷达数量为1个或以上；输入点阵图除了含有本类型的完整雷达，还可能含有上一级网络分选未能处理的丢失点，这些丢失点可能属于其他类型雷达的残缺部分，也可能是本类型雷达的残缺部分； 类型分割网络与个体逐次分割网络的输出均为多通道掩膜，掩膜矩阵内的数值代表该点分为该类的可能性；通过提取器依据掩膜从原图中提取出分割结果；分割结果为从原图中提取出的多个点阵图像，每个点阵图像代表划分为同一个雷达的脉冲； 步骤3：将作为分割结果的点阵重新映射回PDW数据的格式。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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