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龙图腾网获悉北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学申请的专利一种基于多维特征非线性耦合网络的雷达低空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：CN121582833B 。

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：202610091125.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于多维特征非线性耦合网络的雷达低空目标识别方法是由陈志扬;王锐;王秋晖;胡程设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维特征非线性耦合网络的雷达低空目标识别方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多维特征非线性耦合网络的雷达低空目标识别方法，涉及雷达目标智能识别技术领域。方法包括：将距离‑多普勒RD图像输入至训练好的非线性耦合网络中，获得目标对应的至少一个候选类别的预测概率；根据通过目标的雷达截面积RCS值得到的候选类别，对所述候选类别的预测概率进行调整，确定所目标的目标类别为预测概率最大的候选类别，上述非线性耦合网络包括：特征提取增强模块、特征解耦融合模块、特征建模模块及预测模块。这样，可以提高雷达低空目标的识别精度、抗干扰能力以及鲁棒性。

本发明授权一种基于多维特征非线性耦合网络的雷达低空目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维特征非线性耦合网络的雷达低空目标识别方法，其特征在于，包括： 将距离-多普勒RD图像输入至训练好的非线性耦合网络中，获得所述非线性耦合网络输出的目标对应的至少一个候选类别的预测概率，其中，所述目标为所述RD图像中待识别的物体； 根据通过所述目标的雷达截面积RCS值得到的候选类别，对所述候选类别的预测概率进行调整； 确定所述目标的目标类别为预测概率最大的候选类别； 其中，所述非线性耦合网络包括：特征提取增强模块、特征解耦融合模块、特征建模模块及预测模块，所述特征提取增强模块用于通过多级级联的网络结构对所述RD图像进行特征映射与特征增强，得到高层特征图； 所述特征解耦融合模块用于对所述高层特征图进行通道拆分与并行特征提取，得到兼具静态与动态信息的融合特征； 所述特征建模模块用于对所述融合特征进行长距离时空依赖捕捉，获得全局关联特征； 所述预测模块用于对所述全局关联特征进行分类预测，得到所述目标对应的至少一个候选类别的预测概率； 其中，所述根据通过所述目标的RCS值得到的候选类别，对所述候选类别的预测概率进行调整，包括： 基于雷达回波数据，计算所述目标的RCS值； 对每类所述目标的RCS值拟合瑞利分布，采用朴素贝叶斯分类器得到RCS辅助分类结果及所述辅助分类结果对应的召回率； 根据所述召回率，对所述候选类别的预测概率进行调整； 基于至少一帧历史RD图像对应的预测概率，得到RCS融合权重，其中，所述历史RD图像为所述RD图像之前的图像； 采用滑动窗口策略统计历史决策信息，设置窗口大小，计算所述候选类别的历史频率； 融合所述历史频率与所述RCS融合权重，得到所述候选类别的最终的预测概率。

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北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市济南高新区经十路7000号汉峪金融商务中心五区1号楼601；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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