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龙图腾网获悉西安电子工程研究所申请的专利一种基于过采样与集成学习结合的雷达多次回波分类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：CN115659266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202211340013.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于过采样与集成学习结合的雷达多次回波分类方法是由田宇;臧会凯;潘美艳;蔡兴雨;高剑设计研发完成，并于2022-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于过采样与集成学习结合的雷达多次回波分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于过采样与集成学习结合的雷达多次回波分类方法，涉及雷达信号处理技术领域。本发明方法提取雷达回波数据中的幅度与相位信息，在数据预处理阶段使用ADASYN自适应综合过采样平衡雷达多次回波的各类别样本数，提升后续建立的分类器对于样本数目较少的回波类别的识别率。选用集成学习中的随机森林算法来分类从而避免过拟合。将该分类方法应用于雷达信号处理中，能够有效区分雷达接收到的多次回波，从而进一步筛选出当前雷达所感兴趣的目标点迹，提升雷达数据处理的跟踪性能。

本发明授权一种基于过采样与集成学习结合的雷达多次回波分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于过采样与集成学习结合的雷达多次回波分类方法，其特征在于步骤如下： S1：首先通过雷达接收机接收雷达多脉冲信号回波，并对雷达多脉冲信号回波进行通道补偿、波束合成、脉冲压缩的预处理操作后，得到雷达多脉冲回波复数据XN×L＝[x1,x2,…xl,…xL]N×L；其中N表示雷达接收的脉冲数数量，L表示雷达数据包含的距离单元数量，表示雷达回波中第l个距离单元的N个脉冲回波组成的列向量； S2：通过雷达目标检测方法对雷达多脉冲回波复数据XN×L＝[x1,x2,…,xL]N×L；进行处理，得到雷达检测点迹数据yM×1＝[y1,y2,…ym,…yM]M×1，其中包含着一次回波目标反射的点迹和多次回波目标反射的点迹；其中M表示雷达检测点迹的数量，ym,m＝1,2,…,M表示第m个雷达点迹所处的距离单元编号； S3：根据S2中雷达检测点迹数据yM×1＝[y1,y2,…,yM]M×1所处的距离单元，从S1中的雷达多脉冲回波复数据XN×L＝[x1,x2,…,xL]N×L中提取对应距离单元处N个脉冲的雷达回波复数据，并转化为对数幅度数据S′N×M＝[s′1,s′2,…,s′N]N×M与相位数据S″N×M＝[s″1,s″2,…,s″N]N×M,合并S′N×M与S″N×M后转置存储为SM×2N＝[S′N×M,S″N×M]T；通过经验门限判决和人工辅助判断雷达点迹所处的点迹类别kM×1＝[k1,k2,…km,…kM]M×1，其中km,m＝1,2,…,M为1～N之间的数值，表示当前点迹类别，也被称为样本标签； S4：设计过采样方法，对雷达检测点迹的N个脉冲的对数幅度与相位数据根据其所属的点迹类别进行预处理，平衡各类别样本数，得到数据预处理后的对数幅度数据与相位数据及其对应的类别标签其中M′为经过采样处理后的点迹样本总数； S5：设计集成学习算法得到多分类器，输入为经过过采样处理后的雷达检测点迹的N个脉冲的对数幅度与相位数据输出为雷达检测点迹所属的类别kM′×1＝[k1,k2,…,kM′]M′×1； S6：利用S4中经过过采样处理后的雷达点迹对应距离单元处N个脉冲的对数幅度与相位数据以及样本标签训练S5中得到的多分类器，并通过测试集验证分类器的性能。

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