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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于时频域融合的HRRP信号特征识别方法、装置和设备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：CN121410671B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511961845.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于时频域融合的HRRP信号特征识别方法、装置和设备是由夏靖远;廖淮璋;刘云;章恩韬;孙昱恒;张双辉;高勋章;刘永祥设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频域融合的HRRP信号特征识别方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于时频域融合的HRRP信号特征识别方法、装置和设备，通过利用多个雷达站点探测同一目标得到的HRRP信号数据构建样本集，预处理后用于训练HRRP信号特征识别网络。该网络通过并行的时域分段编码单元、全局频域嵌入单元及时频分析单元，分别提取数据的时域、频域及时频特性基元，融合后得到单站融合特征并用于目标识别。训练阶段，联合多雷达站点的单站融合特征、目标预测结果与真值标签，计算跨站对比学习损失与跨目标类别对比损失，调整网络可学习参数直至收敛。最终利用训练完成的网络对HRRP信号进行目标识别，可有效提升目标识别精准度。

本发明授权基于时频域融合的HRRP信号特征识别方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于时频域融合的HRRP信号特征识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取HRRP信号样本集，所述HRRP信号样本集中包括由多个雷达站点对同一目标进行探测得到的HRRP信号数据； 针对各雷达站点得到HRRP信号数据分别进行时频对齐与运动补偿，得到预处理后数据； 将各雷达站点对应的预处理后数据输入到对应的HRRP信号特征识别网络中，在所述HRRP信号特征识别网络中，利用并行的时域分段编码单元、全局频域嵌入单元以及时频分析单元分别提取所述预处理后数据的时域特性基元、频域特性基元以及时频特性基元，并利用识别单元对所述时域特性基元、频域特性基元以及时频特性基元进行融合得到单站融合特征，再根据所述单站融合特征进行目标识别，得到目标预测结果，其中，在所述时域分段编码单元中：对所述预处理后数据进行随机采样划分，得到多个HRRP时域区段，采用散射特征权重计算网络通过计算各所述HRRP时域区段中目标散射特性的重要性，对各所述HRRP时域区段进行加权，将加权后的HRRP时域区段输入至时域编码网络中，得到时域下的时域特征编码，即所述时域特性基元，在所述全局频域嵌入单元中：对所述预处理后数据进行离散傅里叶变换，得到对应的频谱信号，根据所述频谱信号的幅度谱计算得到注意力掩码矩阵，在利用所述注意力掩码矩阵分别对所述频谱信号的幅度谱以及相位谱进行掩码处理，得到掩码处理后的幅度谱以及相位谱，对所述掩码处理后的幅度谱以及相位谱进行编码处理，得到幅度编码向量以及相位编码向量，将所述幅度编码向量以及相位编码向量作为所述频域特性基元； 联合多个雷达站点的单站融合特征、目标预测结果与对应的真值标签计算跨站对比学习损失与跨目标类别对比损失，对各所述HRRP信号特征识别网络中的可学习参数进行调整，直至收敛，则得到训练好的HRRP信号特征识别网络，其中，所述跨站对比学习损失表示为： 在上式中，表示雷达站的数量，表示提取得到的第个单站融合特征，表示与特征来自同一序列不同雷达站点的特征集合，表示内积，表示温度系数，表示全体特征所组成的集合，则表示除特征以外的所有特征所组成的集合，、则分别表示来自集合与集合的特征； 获取由某一站点接收得到的HRRP信号，利用训练好的HRRP信号特征识别网络对所述HRRP信号进行目标识别，得到目标识别结果。

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