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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练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：CN114611547B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210138892.6，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法是由汤俊;段金福设计研发完成，并于2022-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法在说明书摘要公布了：本公开提供的一种基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法，涉及雷达信号处理技术，包括：获取训练数据集；其中，训练数据集中包括多组训练数据，训练数据中包括雷达回波数据、雷达回波数据中包括的目标对象的特征图以及目标对象的标注类别；将目标对象的特征图输入至预设模型，得到目标对象的预测类别；根据目标对象的标注类别和预测类别，优化预设模型中的参数，得到雷达目标识别模型。本方案，基于卷积神经网络对雷达回波数据进行目标识别，无需耗费大量的人工工作，且在雷达回波数据中包含的噪声和杂波多的复杂背景下，也有较好的目标识别效果。

本发明授权基于卷积神经网络的雷达目标识别方法、模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练数据集；其中，所述训练数据集中包括多组训练数据，所述训练数据中包括雷达回波数据、所述雷达回波数据中包括的目标对象的特征图以及所述目标对象的标注类别；将所述目标对象的特征图输入至预设模型，得到所述目标对象的预测类别；根据所述目标对象的标注类别和预测类别，优化所述预设模型中的参数，得到雷达目标识别模型；所述获取训练数据集，包括：获取雷达回波数据，并对所述雷达回波数据进行预处理得到原始特征图；所述雷达回波数据为相干脉冲雷达对海观测和对地观测的回波数据；利用恒虚警检测方法，根据所述原始特征图确定所述雷达回波数据中包括的目标对象；其中，所述恒虚警检测得到点迹信息；根据所述雷达回波数据确定所述目标对象的位置信息，并根据所述目标对象的位置信息，确定所述目标对象的标注类别；其中，所述目标对象的标注类别为：将陆地范围内的点迹标记为类别1：车辆；将海面上的点迹标记为类别2：船舶；将合作实验目标标记为类别3：拖球；所述原始特征图包括距离-脉冲特征图、距离-方位特征图以及距离-多普勒特征图；根据所述目标对象在所述雷达回波数据的所述位置信息，在所述距离-脉冲特征图、所述距离-方位特征图、所述距离-多普勒特征图中分别确定与所述目标对象对应的子区域；所述子区域中包括所述目标对象；将各所述子区域内相同位置的特征图数据进行叠加，得到所述目标对象的特征图。

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