西北工业大学杨长生获国家专利权
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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于稀疏特征的目标类别识别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：CN115587328B 。
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：202211134472.7，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于稀疏特征的目标类别识别方法是由杨长生;陈竞艳设计研发完成，并于2022-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于稀疏特征的目标类别识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于稀疏特征的目标类别识别方法，属于水下目标识别分类技术领域。本发明方法根据声呐阵列接收到的目标回波信号，利用该回波信号在字典域的稀疏表达作为目标特征，采用支持向量机分类算法进行识别。该发明可以实现良好的分类效果，不需要深度学习，避开了用来网络训练的典型样本的选择，弥补了原有算法的不足。
本发明授权一种基于稀疏特征的目标类别识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏特征的目标类别识别方法，将接收信号在字典域的稀疏表达作为目标特征，并采用支持向量机分类算法进行分类识别；其特征在于步骤如下： 步骤1：将目标以其几何中心为原点进行旋转，并将目标旋转角度划分为Ns个角度，表示为每一个角度θi都存在一个回波信号xi，其中，i＝1，2，…，Ns；构造关于角度的字典D1，其为L*n×Ns的矩阵，矩阵的第i1≤i≤Ns列为ψi＝[x11，θi，…，x1n，θi，x21，θi，…，x2n，θi，…，xL1，θi，…，xLn，θi]T1-1 则目标模型的角度字典即 同理可得不同目标模型的角度字典； 步骤2：将不同模型的字典合并起来构成联合字典Dc； 步骤3：求解信号x在字典Dc中的稀疏表达α时，即求解 其中，γ代表权系数，随噪声改变；当不同的目标回波代入该联合字典即可求解不同的稀疏表达α，将同一类的目标稀疏表达α归为一类，即代表该类目标在联合字典中的稀疏表达特征； 步骤4：将稀疏表达特征标签送入SVM分类器中进行训练；此时可将未知目标的接收回波在联合字典中稀疏表达，用式1-4求得稀疏表达特征为β，最后将未知目标的稀疏表达特征输入到具有类别信息的SVM分类器中，得到最终分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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