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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种基于BIC高斯混合模型的雷达信号分选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：CN116304801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202310120014.6，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于BIC高斯混合模型的雷达信号分选方法是由张蔚;张顼;吕文超;徐晶;崔健设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BIC高斯混合模型的雷达信号分选方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于BIC高斯混合模型的雷达信号分选方法，包括：S1，参数定义及初始化；S2，计算概率密度Psi和概率Gamma；S3，根据计算出的概率密度Psi和概率Gamma更新参数；S4，采用更新后的参数重新计算概率密度Psi和概率Gamma；反复执行步骤S3～S4，直至迭代收敛，得到参数的最优解；S5，计算最优解对应的概率Gamma；S6，基于概率Gamma最大值计算高斯模型的复杂度BIC，选择复杂度BIC最大的高斯模型作为雷达信号分选模型，从而利用雷达信号分选模型进行雷达信号分选。本发明解决了雷达信号由于参数变化复杂而难以建模的问题，实现了自动输出分选结果。

本发明授权一种基于BIC高斯混合模型的雷达信号分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BIC高斯混合模型的雷达信号分选方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，参数定义及初始化；参数包括：K个高斯模型的均值Mu和协方差Sigma，每个高斯模型的权重Pi，由高斯分布计算出的某个样本属于某个高斯模型的概率密度Psi，以及每个样本属于每个高斯模型的概率Gamma； S2，计算概率密度Psi和概率Gamma； S3，根据计算出的概率密度Psi和概率Gamma更新K个高斯模型的均值Mu和协方差Sigma以及每个高斯模型的权重Pi； S4，采用更新后的K个高斯模型的均值Mu和协方差Sigma以及每个高斯模型的权重Pi重新计算概率密度Psi和概率Gamma；反复执行步骤S3～S4，直至迭代收敛，得到K个高斯模型的均值Mu和协方差Sigma以及每个高斯模型的权重Pi的最优解； S5，计算最优解对应的概率Gamma，样本属于概率Gamma最大值对应的高斯模型，由此将样本分为K个簇； S6，基于概率Gamma最大值计算高斯模型的复杂度BIC，选择复杂度BIC最大的高斯模型作为雷达信号分选模型，从而利用雷达信号分选模型进行雷达信号分选。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第二十九研究所，其通讯地址为：610036 四川省成都市金牛区营康西路496号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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