中国人民解放军海军航空大学曹政获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种应用时域近似熵特征的海面目标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：CN119471609B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411469115.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种应用时域近似熵特征的海面目标识别方法是由曹政;丁昊;刘宁波;关键;王国庆;于恒力;黄勇;但波设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种应用时域近似熵特征的海面目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用时域近似熵特征的海面目标识别方法，属于雷达信号处理和特征识别技术领域。包括步骤1：目标回波数据缓存；步骤2：目标时域近似熵特征提取回波数据时域分析；步骤3：时域近似熵特征优化；步骤4：利用时域近似熵特征进行目标识别。本发明旨在传统目标特征难以有效进行目标识别的情况下，对海面目标进行识别。
本发明授权一种应用时域近似熵特征的海面目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种应用时域近似熵特征的海面目标识别方法，其特殊之处在于包括以下步骤： 步骤1：目标回波数据缓存 利用脉冲压缩处理后的回波数据完成目标检测，按照目标所在距离单元信息，截取出目标时域回波序列并进行缓存； 步骤2：目标时域近似熵特征提取回波数据时域分析 将目标时域回波序列进行滑窗截取分段，对每个数据段内数据进行重构，计算得到相应的时间序列近似熵，再将求得的熵值信息进行整合，形成目标特征矩阵； 步骤3：时域近似熵特征优化 针对特征提取过程中的两个参数，即数据重构的维度m和阈值F中的容限系数r，根据不同参数下对于两类目标可分性的影响程度，确定较优参数范围，实现特征优化，以改善识别性能； 步骤4：利用时域近似熵特征进行目标识别 使用支持向量机分类算法完成两类目标识别，并对识别性能进行测试，将多目标组成的特征矩阵划分为训练集与测试集，并进行构建模型超参数寻优，包含惩罚因子c和RBF核函数参数gamma，以获得更好的识别效果，最后将测试集的特征向量输入到模型中进行测试，得到目标识别结果。
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