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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针对单平台雷达多模态数据融合的目标识别方法及装置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：CN119224714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202311327060.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权针对单平台雷达多模态数据融合的目标识别方法及装置是由夏靖远;廖淮璋;杨志雄;张双辉;卢哲俊;张文鹏;刘振;刘永祥设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对单平台雷达多模态数据融合的目标识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种针对单平台雷达多模态数据融合的目标识别方法及装置，通过由单平台对目标进行探测获取的雷达散射横截面数据以及高分辨一维距离像进行预处理，将预处理后的雷达回波数据通过蒙特卡洛采样的方式进行划分后，再对划分后得到的子序列进行编码得到编码序列，接着通过训练好的目标识别网络先根据编码序列提取两个模态回波数据的融合特征，再通过分类头根据融合特征对目标进行识别。采用本方法实现跨模态的RCS与HRRP数据的融合，并为后续的目标识别任务提供具有良好表征的数据特征，提高了识别性能与识别稳健性。

本发明授权针对单平台雷达多模态数据融合的目标识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种针对单平台雷达多模态数据融合的目标识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别目标的雷达回波数据，所述雷达回波数据由单平台探测得到的雷达散射横截面数据以及高分辨一维距离像； 对所述雷达回波数据进行预处理，将预处理后的雷达回波数据通过蒙特卡洛采样的方式进行划分后，再对划分后得到的子序列进行编码得到编码序列，在通过蒙特卡洛采样的方式进行划分时，采用以下公式： 在上式中，，P表示每个雷达子序列的预设长度； 将所述编码序列输入至训练好的目标识别网络中，在所述目标识别网络中，由基于自注意力机制的跨域融合特征提取器根据所述编码序列提取所述雷达散射横截面数据以及高分辨一维距离像的融合特征，再由分类头根据所述融合特征对目标进行分类，得到目标识别的结果，其中，所述基于自注意力机制的跨域融合特征提取器包括依次连接的多层征提取层，将所述编码序列输入至第一层特征提取层得到当前层的输出数据，再将当前层的输出数据作为下一层特征提取层的输入，以此类推，将最后一层特征提取层输出数据作为所述融合特征，各层所述特征提取层均包括依次连接的第一层归一化层、多头注意力层、第二层归一化层以及前馈层。

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