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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种高频地波雷达杂波与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：CN116609751B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310717524.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种高频地波雷达杂波与目标识别方法是由杨强;季晓玮;赵和鹏;张鑫;索莹设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高频地波雷达杂波与目标识别方法在说明书摘要公布了：一种高频地波雷达杂波与目标识别方法，它属于高频地波雷达杂波与目标识别技术领域。本发明解决了现有技术无法快速且准确地区分目标与杂波成分，以及对目标识别存在漏警的问题。本发明基于时频分析结果和时频分析结果对应的回波成分对深度学习模型进行训练，对于待检测的雷达回波数据，将待检测的雷达回波数据对应的时频分析结果输入训练好的深度学习模型，通过深度学习模型输出待检测的雷达回波数据中包含的回波成分，实现对杂波与目标的识别。本发明方法可以应用于对高频地波雷达杂波与目标的识别。

本发明授权一种高频地波雷达杂波与目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种高频地波雷达杂波与目标识别方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 步骤一、获取包含M批雷达回波数据的数据集，并对获取的数据集中的每批雷达回波数据分别进行预处理，得到每批雷达回波数据对应的距离-多普勒图； 步骤二、对于步骤一中的任意一批雷达回波数据，对该批雷达回波数据对应的距离-多普勒图中各距离单元的回波能量进行归一化，得到归一化后的回波数据；再对归一化后的回波数据中的各距离单元进行时频分析，得到在各距离单元上的时频分析结果； 所述各距离单元上的时频分析结果包括以下几种： 1距离单元上仅包含扩展电离层杂波时的时频分析结果； 2距离单元上仅包含均匀分布的镜面电离层杂波时的时频分析结果； 3距离单元上仅包含非均匀分布的镜面电离层杂波时的时频分析结果； 4距离单元上仅包含单个目标时的时频分析结果； 5距离单元上包含多个目标融合时的时频分析结果； 6距离单元上包含靠近海杂波的目标时的时频分析结果； 7距离单元上包含靠近扩展电离层杂波的目标时的时频分析结果； 8距离单元上包含靠近均匀分布的镜面离层杂波的目标时的时频分析结果； 9距离单元上包含靠近非均匀分布的镜面离层杂波的目标时的时频分析结果； 10距离单元上包含扩展电离层杂波与海杂波时的时频分析结果； 11距离单元上包含均匀分布的镜面电离层杂波与海杂波时的时频分析结果； 12距离单元上包含非均匀分布的镜面电离层杂波与海杂波时的时频分析结果； 同理，对步骤一中的每批雷达回波数据对应的距离-多普勒图均进行上述处理； 步骤三、将时频分析结果作为训练集的输入，将时频分析结果所对应的距离单元上包含的回波成分作为训练集的输出，利用训练集的输入和输出对Yolo-v5网络进行训练，得到训练好的Yolo-v5网络； 步骤四、对待检测的雷达回波数据进行预处理； 步骤五、对步骤四中的预处理结果进行归一化，得到归一化后的回波数据； 步骤六、对步骤五中归一化后的回波数据中的各距离单元进行时频分析，得到时频分析结果； 步骤七、将步骤六中得到的时频分析结果输入训练好的Yolo-v5网络，通过训练好的Yolo-v5网络输出回波成分，完成了对不同种杂波与不同目标的识别。

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