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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于模型-数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法及系统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：CN116819478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310792259.3，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于模型-数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法及系统是由李杨;许肖设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型-数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法及系统在说明书摘要公布了：基于模型‑数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法及系统，涉及雷达自适应检测技术领域，针对现有的检测器基于单一的假设的信号模型，在真实回波信号模型与假设的信号模型失配时，无法有效准确的估计信号，进而出现检测性能下降的问题，本申请相较于基于单一假设信号模型的现有检测器方法，对于不同类型的信号模型有着更强的鲁棒性，在信号模型失配的情况下检测性能优于现有检测器方法，本申请技术方案在复合高斯背景下具有对纹理分量的CFAR特性，具有对散斑分量的鲁棒性。DMF‑ANMF检测器通过设计一种模型‑数据融合的方法，有效解决了ANMF检测器在目标信号模型失配情况下的检测性能下降问题，提高了该方法针对目标回波信号模型的鲁棒性。

本发明授权基于模型-数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于模型-数据融合的CG背景下目标鲁棒检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：获取AD采样后的雷达回波复数据，其中，雷达回波复数据包括前沿参考窗中的数据、后沿参考窗中的数据以及待检测单元的数据； 步骤二：利用前参沿考窗中的数据和后沿参考窗中的数据进行协方差矩阵估计，得到估计值； 步骤三：基于步骤二得到的估计值，并结合待检测单元的数据以及秩1子空间信号模型，得到基于模型的信号估计； 步骤四：根据基于模型的信号估计，并指定融合的权重，进而得到基于模型-数据融合的估计； 步骤五：利用基于模型-数据融合的估计、估计值、待检测单元的数据，得到DMF-ANMF的检测统计量； 步骤六：根据虚警概率，得到虚警概率对应门限值，之后将DMF-ANMF的检测统计量与对应门限值进行比较，若DMF-ANMF的检测统计量不小于对应门限值，则判定有目标，否则，判定无目标； 所述基于模型-数据融合的估计表示为： 其中，为秩1子空间信号模型的信号导向矢量构成的对角矩阵，为单位矩阵，为基于秩1子空间信号模型的信号幅度估计值构成的向量，表示的逆矩阵，为秩1子空间信号模型的信号导向矢量。

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