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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利利用轻量级GABP网络实现目标在线检测的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：CN117111077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202311098412.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权利用轻量级GABP网络实现目标在线检测的方法是由李豪杰;侯昭琦;查冰婷;郑震;王成君设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用轻量级GABP网络实现目标在线检测的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于激光毫米波双模探测雷达的轻量级GABP网络实现目标在线检测的方法，通过AD高速采样技术将输入的激光回波模拟信号和毫米波回波信号转化成空间分布的点序列，并进行频谱分析，生成各频段的分布序列，两序列共同构成算法输入特征序列；根据GA遗传算法优化更新BP网络，设计更适应于嵌入式系统的轻量级GABP神经网络；通过线下训练更新得到轻量级GABP神经网络模型并将不同目标的权值和阈值记录于全备目标特征库，实现对不同目标类型的检测识别。本发明实现了线上目标实时检测，采用激光毫米波双模探测增强了抗烟尘、扫频干扰、箔条等干扰的能力，建立各类环境干扰的全备目标特征库，可以用于引信高动态下快速精准识别目标。

本发明授权利用轻量级GABP网络实现目标在线检测的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用轻量级GABP神经网络实现目标在线检测的方法，其特征在于，步骤如下： 步骤1：利用激光毫米波双模采样电路采集不同目标的激光回波信号和毫米波回波信号，不同目标的激光回波信号和毫米波回波信号分别经过接收通道处理得到激光差拍信号和毫米波差拍信号，通过加窗傅里叶变换提取和ADC采样后得到不同目标的数字化激光差拍信号和数字化毫米波差拍信号，并在FPGA内对上述数字化激光差拍信号和数字化毫米波差拍信号进行处理，采用加权平均法对数字化激光差拍信号和数字化毫米波差拍信号进行数据融合，得到相应目标的空间分布的点序列和各频段的分布序列，转入步骤2； 步骤2：建立轻量级GABP神经网络： 设计BP神经网络的各神经元节点数量，通过GA遗传算法优化更新BP神经网络的阈值、权值和偏置，将BP神经网络中的权值偏置矩阵进行稀疏化矩阵操作实现BP神经网络轻量化，进而建立轻量级GABP神经网络； 转入步骤3； 步骤3：利用目标的空间分布的点序列和各频段的分布序列对轻量级GABP神经网络进行训练，得到轻量级GABP神经网络模型： 将空间分布的点序列和各频段的分布序列输入到轻量级GABP神经网络，不断更新网络的阈值、权值，得到识别检测不同目标的轻量级GABP神经网络模型； 转入步骤4； 步骤4：利用轻量级GABP神经网络模型实时对激光毫米波双模采样电路采集的激光回波信号和毫米波回波信号进行检测，以识别目标的类型；同时为更加客观地衡量GABP神经网络模型的预测效果，采用均方误差函数指标对模型总体预测效果进行评价。

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