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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于持续学习的雷达辐射源分级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：CN115705393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202110918156.8，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种基于持续学习的雷达辐射源分级识别方法是由席熙东;曹桂涛设计研发完成，并于2021-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于持续学习的雷达辐射源分级识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于持续学习的雷达辐射源的分级识别方法，具体包括：首先对雷达信号进行包络分析和双谱分析，按照型号标签和个体标签训练一个型号识别网络和若干各型号下的个体识别网络，通过“型号‑个体”分级识别方法先识别数据所属的雷达型号，再在对应型号内识别数据所属的雷达个体。这种方法在雷达个体数量级较大时，可以得到远高于使用单个个体识别网络方法的准确率。网络的训练过程以持续学习的方式进行，具体来说是使用新模型和旧模型对数据进行特征向量提取和已知类别的类嵌入向量计算，以余弦相似性为度量，通过缩小这些新旧向量之间的差异，使模型在对新类别数据进行学习的同时，还最大程度的保证其对旧类别个体的识别能力不下降。

本发明授权一种基于持续学习的雷达辐射源分级识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于持续学习的雷达辐射源分级识别方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1、对目标雷达设备进行信号采集，得到每个型号下的每个设备的初始信号，将初始信号按脉冲周期裁剪，得到若干条脉冲信号，每条脉冲信号根据其所属设备的型号和个体赋予其型号标签和个体标签；经过筛选过滤掉信噪比低于预设阈值的脉冲信号； 步骤2、对过滤后剩下的脉冲信号使用希尔伯特变换法提取包络特征得到包络信号，对每条脉冲包络数据进行归一化来消除幅值差异，再对包络信号进行双谱分析提取双谱特征，得到的每条双谱信号与它对应的脉冲信号具有相同的型号标签和个体标签； 步骤3、构建雷达信号数据集，将步骤2中得到的带有型号和个体两种标签的双谱信号数据分为初始组和扩展组，在初始组和扩展组中分别再将数据按照8:2的比例划分为训练集和测试集； 步骤4、针对初始组所包含的型号类别数n以及各型号下的个体类别数M1,M2,…,Me，搭建n+1个神经网络，包括1个型号识别网络和n个个体识别网络； 步骤5、使用步骤3中初始组数据及型号标签对“型号-个体”分级识别方法中所使用的型号识别网络进行初始化训练； 步骤6、求每个型号类别的类嵌入； 步骤7、存储每个型号总数据量5%的数据用于扩展训练； 步骤8、使用3中初始组数据及个体标签对“型号-个体”分级识别方法中所使用的每个型号下的个体识别网络进行初始化训练； 步骤9、对于每一个型号，求出各型号内每个个体的类嵌入； 步骤10、对于每一个型号，存储各型号内每个个体总数据量5%的数据用于扩展训练； 步骤11、使用步骤3中扩展组数据及型号标签对“型号-个体”分级识别方法中所使用的型号识别网络进行类扩展训练； 步骤12、使用步骤3中扩展组数据及个体标签对“型号-个体”分级识别方法中所使用的每个型号下的个体识别网络进行类扩展训练； 步骤13、使用“型号-个体”分级识别方法对模型进行测试。

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