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龙图腾网获悉北京华航无线电测量研究所申请的专利一种基于模型融合推理的雷达目标分类方法及系统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：CN116580272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210129988.6，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于模型融合推理的雷达目标分类方法及系统是由张品;赵晓云;王磊;许静;赵国设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型融合推理的雷达目标分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型融合推理的雷达目标分类方法及系统，属于海上目标识别与抗干扰技术领域，解决了现有目标分类方式无法兼顾目标分类算法的数据拟合和泛化能力的问题。该方法包括：对雷达实测回波样本数据进行特征属性提取和类别标签标注，形成训练数据集；基于训练数据集训练集成学习模型，所述集成学习模型由多棵决策树级联形成；将训练完成后的集成学习模型作为雷达目标分类模型；将雷达实测回波数据的特征属性提取结果输入至雷达目标分类模型进行预测，分段抽取若干决策树作为预测树，获取各预测树的概率值；融合各预测树的概率值，输出雷达目标分类预测结果。

本发明授权一种基于模型融合推理的雷达目标分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型融合推理的雷达目标分类方法，其特征在于，包括： 对雷达实测回波样本数据进行特征属性提取和类别标签标注，形成训练数据集； 基于训练数据集训练集成学习模型，所述集成学习模型由多棵决策树级联形成；将训练完成后的集成学习模型作为雷达目标分类模型； 将雷达实测回波数据的特征属性提取结果输入至雷达目标分类模型进行预测，分段抽取若干决策树作为预测树，获取各预测树的概率值； 融合各预测树的概率值，输出雷达目标分类预测结果； 基于训练数据集训练集成学习模型，包括： 创建依次级联的多棵决策树，将所述训练数据集作为输入特征，输入第一棵决策树以迭代训练第一棵决策树，得到当前决策树的残差； 除第一棵决策树外，在后续决策树的迭代训练过程中，还利用前一棵决策树去拟合后一棵决策树的残差； 在后续决策树的迭代训练过程中，以前一棵决策树的残差作为训练样本响应集R，R＝{r1,r2,...,rn,...,rN}，N为训练数据集中样本数量的总数；所述训练样本响应集R与特征数据集X结合形成下一棵决策树的训练样本集X,R，对下一棵决策树进行迭代训练； 最终，将所有决策树均训练完成后的集成学习模型作为雷达目标分类模型； 若集成学习模型中决策树的总棵树为t，预测时，抽取第及第t棵决策树分别作为预测树； 决策树的总数越多，级联关系中顺序靠后的预测树的权重较低、顺序靠前的预测树的权重相对较高；决策树的总数较少时，级联关系中顺序靠前的预测树的权重较低、顺序靠后的预测树的权重相对较高。

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