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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法、装置和介质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：CN116794626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310725490.0，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法、装置和介质是由黄小红;陈思宇设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法、装置和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法、计算机装置及存储介质。本发明通过训练基于移动窗口的层次化收缩注意力模型，以训练好的层次化收缩注意力模型用于进行雷达目标识别，可以减少雷达目标识别中的人工参与程度，提高识别准确率；通过使用训练好的层次化收缩注意力模型，无需对样本建立概率模型以及引入先验分布，仅使用单幅雷达一维距离像即可进行识别，在识别时不需要对测试数据进行大量的预处理和特征提取计算，对噪声稳健性强；本发明容易执行并行计算，从而克服目前的相关技术中应用循环神经网络难以实现并行计算的问题，容易在获得良好的识别精度的同时大幅改善识别效率的问题。本发明广泛应用于雷达技术领域。

本发明授权基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法，其特征在于，所述基于移动窗口和注意力模型的雷达目标识别方法包括： 获取样本数据集；所述样本数据集中包括多个雷达目标的样本数据； 建立基于移动窗口的层次化收缩注意力模型；所述层次化收缩注意力模型包括收缩注意力模块、离散小波补丁合并层和输出层；所述收缩注意力模块包括嵌入层、局部感知模块、收缩自注意力层、残差连接层和卷积前馈层；所述嵌入层用于接收输入数据，对所述输入数据进行补丁划分和线性映射，所述局部感知模块用于对所述嵌入层的输出数据提取局部特征，所述收缩自注意力层用于对所述局部特征在窗口内计算收缩自注意力增强特征，所述残差连接层和所述卷积前馈层用于对所述收缩自注意力增强特征依次进行残差连接和卷积前馈，所述离散小波补丁合并层用于对所述收缩注意力模块的输出数据进行无损下采样，所述输出层用于根据所述离散小波补丁合并层的输出数据，生成并输出所述输入数据的分类结果； 使用所述样本数据集对所述层次化收缩注意力模型进行训练； 以训练好的所述层次化收缩注意力模型用于进行雷达目标识别。

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