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龙图腾网获悉中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所申请的专利基于图节点双通道特征注意力融合的雷达目标检测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：CN121454461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610008440.4，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权基于图节点双通道特征注意力融合的雷达目标检测方法是由杨阳;刘林岩;林兰瑾;曹东;李彦君;王海波;赵杨设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图节点双通道特征注意力融合的雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图节点双通道特征注意力融合的雷达目标检测方法，属于雷达信号检测技术领域，包括以下步骤：步骤1：将接收的帧雷达回波数据进行图节点划分；步骤2：对每个图节点对应的回波时间序列数据分别提取时域幅度和时频特征；步骤3：搭建特征预处理子网络；步骤4：搭建节点特征融合子网络；步骤5：搭建信号分类图神经子网络；步骤6：将特征预处理子网络、节点特征融合子网络和信号分类图神经子网络进行串联，形成雷达目标检测神经网络；步骤7：将测试集输入训练好的雷达目标检测神经网络，输出对应节点为目标或杂波信号的二分类结果，通过本方案可以提高雷达在杂波环境下的目标检测能力。

本发明授权基于图节点双通道特征注意力融合的雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于图节点双通道特征注意力融合的雷达目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：将接收的帧雷达回波数据进行图节点划分；将有标签信息的图节点划分为训练集和验证集，将待检测数据对应图节点作为测试集； 步骤2：对每个图节点对应的回波时间序列数据分别提取时域幅度和时频特征； 步骤3：搭建特征预处理子网络；具体的，包括两个独立的特征通道，对时域幅度特征和时频特征进行变换，在提取高层语义特征的同时使得二者维度一致，其中时域幅度特征通道包含一个全连接层，时频特征通道包含两个卷积层、两个池化层和一个全连接层，时域幅度特征通道输出的语义特征和时频特征通道输出的语义特征具有相同的特征维数； 步骤4：搭建节点特征融合子网络；将和进行通道维度堆叠，然后将堆叠特征运用注意力机制融合得到双向融合特征； 步骤5：搭建信号分类图神经子网络；具体的，其包含两个图卷积层，网络输入为双向融合特征，各图卷积层均采用图注意力机制为所述步骤1生成的图邻接矩阵各边赋予自适应权值，第二个图卷积层输出各图节点目标或杂波二分类结果； 步骤6：将特征预处理子网络、节点特征融合子网络和信号分类图神经子网络进行串联，形成雷达目标检测神经网络；利用训练集对雷达目标检测神经网络进行训练，利用验证集判断训练结束条件； 步骤7：将测试集输入训练好的雷达目标检测神经网络，输出对应节点为目标或杂波信号的二分类结果。

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