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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于小样本的多模态雷达有源欺骗干扰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：CN116047418B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310004984.X，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权基于小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法是由张顺生;陈爽设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法，属于雷达有源欺骗干扰识别技术领域。本发明包括：对获取到的雷达有源欺骗干扰信号进行信号处理，以提取特征参数模态数据集和时频图像数据集，对前者进行高斯随机化扩充，对后者利用手写字符数据集Omniglot数据集进行扩充，再将其划分为支撑集和查询集；搭建基于多模态融合的原型网络，根据支撑集分别计算特征参数模态和时频图像模态的原型，对特征参数模态和时频图像模态的原型进行特征融合，获取多模态融合原型；根据多模态融合原型对查询集的样本进行分类，以得到雷达有源欺骗干扰的识别模型。本发明能够在小样本的条件下获取到足够的干扰特征，达到良好的雷达有源欺骗干扰识别效果。

本发明授权基于小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法在权利要求书中公布了：1.基于小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤S1，对获取到的雷达有源欺骗干扰信号进行信号处理，提取时域、频域及时频域的特征参数模态信息，得到特征参数模态数据集；并利用短时傅里叶变换提取雷达有源欺骗干扰信号的时频图像模态信息，得到时频图像数据集； 步骤S2，对步骤S1中获取到的时频图像数据集进行图像增强及形态学闭运算降噪处理； 步骤S3、使用高斯随机化的方式扩充步骤S1得到的特征参数模态数据集，并利用手写字符数据集Omniglot数据集扩充步骤S1得到的时频图像数据集； 步骤S4、将步骤S3处理后的特征参数模态数据集划分为支撑集和查询集； 步骤S5、搭建基于多模态融合的原型网络，根据支撑集分别计算特征参数模态和时频图像模态的原型，对特征参数模态和时频图像模态的原型进行特征融合，获取多模态融合原型； 步骤S6、根据多模态融合原型对查询集的样本进行分类，计算分类损失以优化原型网络的网络参数，最终得到雷达有源欺骗干扰的识别模型，以获取目标对象的雷达有源欺骗干扰信号的识别结果； 步骤S5中，所述原型网络包括第一特征提取网络、第二特征提取网络和拼接层； 其中，第一特征提取网络用于提取时频图像模态的特征向量，其包括六层二维的卷积层，并将六层二维卷积层提取的特征图转换为一维向量，得到时频图像模态的原型并输出； 第二特征提取网络用于提取特征参数模态的特征向量，其包括四层二维的卷积层并将六层二维卷积层提取的特征图转换为一维向量后，得到特征参数模态的的原型并输出； 再通过拼接层对时频图像模态的原型和特征参数模态的的原型进行拼接，得到各样本的融合特征向量，以获取同信号类型的样本的多模态融合原型。

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