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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于HRRP特征的双基地雷达无源干扰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：CN119293610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411432336.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于HRRP特征的双基地雷达无源干扰识别方法是由刘泉华;张嘉翔;王博;梁振楠;张天骏;韩鑫瑞设计研发完成，并于2024-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于HRRP特征的双基地雷达无源干扰识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于HRRP特征的双基地雷达无源干扰识别方法；该发明首先对HRRP特征进行归一化、对齐以及确定支撑区范围等预处理操作，然后提取包含峰值点长度、归一化方差和前端结构比等在内的共计18种特征，并利用基于Relief算法和特异性系数的特征选择算法选取区分度大和冗余度低的特征构建特征向量，最后使用SVM完成无源干扰识别。该发明证明了双基地雷达和所选特征组合能够有效提升干扰识别性能。

本发明授权一种基于HRRP特征的双基地雷达无源干扰识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HRRP特征的双基地雷达无源干扰识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 步骤S1，仿真构建HRRP数据集，对HRRP进行归一化、对齐以及确定支撑区范围等一系列预处理操作； 步骤S2，提取包含峰值点长度、归一化方差和前端结构比等在内的共计18种特征； 步骤S3，基于Relief算法和特异性系数的特征选择算法选取区分度大和冗余度低的特征构建特征向量： 采用Relief算法评价特征的区分度，以表示这个特征区分不同类别的能力；其步骤如下：首先从数据集中随机选择一个样本，再由每种类别的数据集中各自选择个样本，其中与样本类别相同的样本组成集合，类别不同的样本组成集合；然后计算样本距离更新每个特征的区分度，如下式所示： ； ； 其中，和分别表示所有样本中特征的最大和最小特征值，为类别的样本数量在所有样本中的比例，为抽取样本的次数；表示样本的所属类别； 采用特异性系数评价特征的冗余度，定义特征集合中第个特征的特异性系数为： ； 其中，F为特征数量，为类别数量，为样本数量，为第个类别中第类特征的第个样本值，为第个类别中第类特征的均值； 步骤S4，将构建的特征向量划分训练集和测试集，利用SVM分类器进行训练测试。

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学信息科学实验楼；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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