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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种基于数据驱动和时频分析的多普勒穿墙雷达定位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：CN116068553B 。

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：202310198792.7，技术领域涉及：G01S13/88；该发明授权一种基于数据驱动和时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法是由丁一鹏;丁旻昊;彭意群设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据驱动和时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据驱动的时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法，包括获取多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号，通过STFT针对获取的多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号进行分析处理，构建时频分布矩阵数据集；构建神经网络模型，采用获取的时频分布数据集对构建的神经网络模型进行训练，获取最优时频分布预测模型；采用构建的最优时频分布预测模型，针对构建的时频分布矩阵数据集进行预测处理，获取预测时频分布；采用获取的预测时频分布针对多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号完成定位处理。本发明实现对目标的实时跟踪定位处理，能够较好的解决时频模糊的问题，提高时频分辨率；而且精准度高、抗过拟合性能强、识别能力显著提升。

本发明授权一种基于数据驱动和时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据驱动和时频分析的多普勒穿墙雷达定位方法，包括如下步骤： S1.构建多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号，并通过STFT进行分析处理，构建时频分布矩阵数据集； S2.构建带有残差结构与CBAM模块的神经网络模型，采用步骤S1构建的时频分布数据集对构建的神经网络模型进行训练，获取最优时频分布预测模型；具体包括： 1采用步骤S1获取的时频分布数据集，构建带有残差结构与CBAM模块的神经网络模型，并调整网络模型参数； 构建带有残差结构与CBAM模块的神经网络模型，具体为：卷积层Conv1-最大池化层P1-归一化层BN1-激活函数层R1-Dropout层D1-卷积层Conv2-最大池化层P2-归一化层BN2-激活函数层R2-Dropout层D2-卷积层Conv3-最大池化层P3-归一化层BN3-激活函数层R3-Dropout层D3-9个带有CBAM与残差结构的卷积块-卷积层Conv4-最大池化层P4-归一化层BN4-激活函数层R4-Dropout层D4-卷积层Conv5-最大池化层P5-归一化层BN5-激活函数层R5-Dropout层D5-卷积层Conv6-最大池化层P6-归一化层BN6-激活函数层R6-Dropout层D6-卷积层Conv7-最大池化层P7-归一化层BN7-激活函数层R7-Dropout层D7-单通道核为5的卷积； 2训练步骤1得到的带有残差结构与CBAM模块的神经网络模型参数： 2-1初始化带有残差结构与CBAM模块的神经网络模型； 2-2将训练集中的样本输入到带有残差结构与CBAM模块的神经网络模型进行前向传播，获得预测时频分布矩阵； 3继续训练，对网络模型参数进行调整；若模型迭代达到设定的迭代完成条件，则将准确率最高的模型作为最终的识别模型；否则，继续执行步骤2； S3.采用步骤S2构建的最优时频分布预测模型，对真实采集的雷达回波信号经过STFT处理后得到的时频谱图进行预测处理，获取预测时频分布； S4.采用步骤S3获取的预测时频分布，根据距离和角度估计算法针对多目标移动的多普勒穿墙调解回波信号完成定位处理。

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