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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种低截获概率雷达的联合信号检测与调制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：CN116840803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310824268.6，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种低截获概率雷达的联合信号检测与调制识别方法是由李云杰;张紫薇;朱梦韬设计研发完成，并于2023-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低截获概率雷达的联合信号检测与调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种低截获概率雷达的联合信号检测与调制识别处理方法，可以对侦收到的包含多个脉冲、复杂调制类型、灵活调制参数取值的低截获概率雷达信号序列，实现存在脉冲的准确检测，并给出检测得到的每个脉冲对应起止时间和调制类型识别结果；基于多任务学习思想，结合长短时记忆网络和交叉注意力机制，有效地提取输入脉冲层次化多尺度时序特征；通过设计基于滑窗分割的数据预处理方法、面向不同时间尺度的局部层次化多尺度特征提取模块和依托交叉注意力机制的全局相似性挖掘模块；可以挖掘多个脉冲之间的相似性信息，利用多个脉冲的累积，辅助完成脉冲的准确检测与调制类型识别任务，在低信噪比和非理想情况下实现有效的信号检测和调制识别。

本发明授权一种低截获概率雷达的联合信号检测与调制识别方法在权利要求书中公布了：1.对低截获概率雷达的联合信号检测与调制识别处理方法，其特征在于，包括： S1、构建用于训练的数据集： S11、将包含不同调制类型的多个脉冲波形样本按照按到达时间的先后顺序组成一个脉冲序列样本； S12、获得多个具有不同脉冲数目、多种调制类型和不同到达时间的脉冲序列样本，并获得样本中每个脉冲的到达时间和结束时间作为检测标签，获得样本中每个脉冲的调制类型作为识别标签；脉冲序列样本和标签共同构成数据集； S2、将数据集中脉冲序列样本分割成多个样本块； S3、构建深度多任务神经网络JDMR-Net，该网络包含局部特征提取层、全局相似性挖掘层和特定任务层； 局部特征提取层由两个面向不同时间尺度的LSTM层实现，第一个LSTM层对预处理后得到的样本块并行地进行特征提取，得到特征提取结果将特征提取结果中相邻的多个样本块进行拼接，得到特征提取结果然后，第二个LSTM层对拼接后样本块并行地进行特征提取，得到特征提取结果 全局相似性挖掘层采用交叉注意力机制实现，针对两个面向不同时间尺度LSTM层提取到的特征提取结果和特征提取结果计算交叉注意力，得到全局相似性挖掘层的输出； 特定任务层包含信号检测任务层和调制识别任务层；基于所述全局相似性挖掘层的输出，信号检测层输出每个脉冲的起止时间，调制识别任务层输出每个脉冲对应的调制类型；由此进行深度多任务神经网络JDMR-Net的训练； S4、对待检测与待识别的低截获概率雷达脉冲序列波形信号，输入到对应的训练好的深度多任务神经网络JDMR-Net中，得到每个待检测与待识别信号中各个脉冲的起止时间及其对应的调制类型。

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