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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种非理想观测雷达PRI调制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：CN120635539B 。

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：202510701225.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种非理想观测雷达PRI调制识别方法是由陶明亮;唐舒婷;陈士超;王伶;谢坚;范一飞;郭子薰;粟嘉设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非理想观测雷达PRI调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种非理想观测雷达PRI调制识别方法，包括：预设不同PRI调制类型的参数范围；针对每一种PRI调制类型生成多个PRI脉冲序列；对每一种PRI调制类型生成的PRI脉冲序列进行预处理并生成GASF编码图像和GADF编码图像，建立识别数据集；建立PRI调制识别模型，其两个卷积神经网络输出的特征进行融合后得到网络识别结果；对于每个样本对应的PRI脉冲序列，通过计算其连续性参数并基于先验参数区间，确定PRI调制类型的连续性识别结果；结合网络识别结果和连续性识别结果，如连续性识别结果中包含网络识别结果，则将网络识别结果作为最终的识别结果；获取待识别的PRI脉冲序列，利用训练好的PRI调制识别模型，并结合其连续性参数的计算结果，确定PRI调制类型。

本发明授权一种非理想观测雷达PRI调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种非理想观测雷达PRI调制识别方法，其特征在于，包括： 预设不同PRI调制类型的参数范围；针对每一种PRI调制类型生成多个PRI脉冲序列； 对每一种PRI调制类型生成的PRI脉冲序列进行预处理，利用预处理后的PRI脉冲序列生成GASF编码图像和GADF编码图像；利用GASF编码图像和GADF编码图像建立识别数据集； 构造PRI调制识别模型；所述识别模型采用并行的卷积神经网络，其每一个卷积神经网络分别用于对样本中的GASF编码图像和GADF编码图像进行特征提取；两个卷积神经网络输出的特征进行融合后得到网络识别结果； 对于每个样本对应的PRI脉冲序列，通过计算其连续性参数并基于先验参数区间，确定PRI调制类型的连续性识别结果；结合网络识别结果和连续性识别结果，如连续性识别结果中包含网络识别结果，则将网络识别结果作为最终的识别结果； 获取待识别的PRI脉冲序列，利用训练好的PRI调制识别模型，并结合其连续性参数的计算结果，确定PRI调制类型； 根据每一种PRI调制类型的参数范围分别进行仿真，获得多个PRI脉冲序列； PRI脉冲序列的连续性参数确定过程如下： 设每个PRI脉冲序列的连续性门限为： 其中，表示PRI脉冲序列中第个PRI脉冲，PRI脉冲序列长度为； 定义连续性参数C为满足连续性的PRI脉冲个数与PRI脉冲序列总长度的比值；满足连续性的PRI脉冲个数为与、差值绝对值低于连续性门限的脉冲个数； 预先通过统计计算的方式确定每一种PRI调制类型的先验参数区间，则每个PRI脉冲序列经过连续性参数的计算，当其连续性参数落入到某个PRI调制类型的先验参数区间内时，则认为该PRI脉冲序列为此区间对应的PRI调制类型，将其作为连续性识别结果。

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