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龙图腾网获悉西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利基于GCN的雷达辐射源工作模式识别方法及其装置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：CN115980685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202211521457.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于GCN的雷达辐射源工作模式识别方法及其装置是由武斌;李晓;刘睿超;王杰;李鹏;陈旭伟;张葵设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于GCN的雷达辐射源工作模式识别方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于GCN的雷达辐射源工作模式识别方法及其装置，涉及雷达信号分类技术领域，包括：对雷达辐射源的各个工作模式进行仿真；提取各个仿真工作模式的特征参数，并形成特征矩阵；其中，特征参数包括脉重频、脉宽、占空比脉内调制方式、频率视数、回照、每个CPI上的脉冲数、带宽；将特征矩阵进行归一化处理；使用处理后的特征矩阵训练预设的GCN识别网络，得到雷达辐射源识别模型；使用雷达辐射源识别模型识别处理后的待识别的雷达辐射源信号，得到雷达辐射源信号的工作模式；将雷达辐射源信号的工作模式进行降维可视化。本申请能够解决现有雷达辐射源不同工作模式之间特征参数上的联系弱、稀疏性的问题。

本发明授权基于GCN的雷达辐射源工作模式识别方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于GCN的雷达辐射源工作模式识别方法，其特征在于，包括： 对雷达辐射源的各个工作模式进行仿真； 提取各个仿真工作模式的特征参数，并形成特征矩阵；其中，所述特征参数包括脉重频、脉宽、占空比脉内调制方式、频率视数、回照、每个CPI上的脉冲数和带宽； 将所述特征矩阵进行归一化处理； 使用处理后的特征矩阵训练预设的图卷积神经网络GCN识别网络，得到雷达辐射源识别模型；其中，预设的GCN层识别网络包括多层GCN层，所述预设的GCN识别网络依次包括第一GCN层、ReLu激活层、Dropout层、第二GCN层； 其中，相邻GCN层之间的传递关系为： ； 其中，为节点在第层的特征，为非线性变换，为加入自循环的邻接矩阵，为对应的度矩阵，为第层的权重，为第层的截距； 使用所述雷达辐射源识别模型识别处理后的待识别的雷达辐射源信号，得到雷达辐射源信号的工作模式； 将所述雷达辐射源信号的工作模式进行降维可视化。

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西安电子科技大学;中国电子科技集团公司第二十九研究所，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2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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