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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学申请的专利一种航海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：CN115236623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202210792671.0，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种航海雷达目标检测方法是由卢志忠;毛勇峰;文保天;张润博;亓冠文;刘凯伦;范瑶瑶设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种航海雷达目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种航海雷达目标检测方法，在离线雷达数据中选取雷达回波数据样本，选取雷达回波特征参数并进行特征融合，得到融合回波特征参数和样本训练集，计算融合回波特征参数值并输入到RBF神经网络中进行训练，得到RBF分类器；获取回波待测数据，按照选取的回波特征参数计算得到回波待测数据的回波特征值；将回波特征参数进行特征融合，得到特征矩阵；将特征矩阵输入到RBF分类器模型中，最终得到输出y值；判断所述扫描线有无目标：将输出y值与期望输出值进行比较，若y大于期望输出值，则存在目标；否则，不存在目标。本发明解决了目标检测中数据高维计算量大的问题，不仅可以快速进行目标检测，还可以提高目标检测的准确率。

本发明授权一种航海雷达目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种航海雷达目标检测方法，其特征在于，包括：步骤1：在离线雷达数据中选取单一扫描线上的雷达回波数据样本，所述样本包括含有目标雷达回波的样本和不含目标的纯海杂波雷达回波的样本；选取雷达回波特征参数，并计算特征参数值，将选取的雷达回波特征参数进行特征融合，得到融合回波特征参数和样本训练集，并计算融合回波特征参数值，将融合回波特征参数值输入到RBF神经网络中进行训练，得到特征融合后的RBF分类器；所述将融合回波特征参数值输入到RBF神经网络中进行训练，得到特征融合后的RBF分类器包括：步骤1.1：将样本训练集的融合回波特征参数值输入到RBF神经网络中；步骤1.2：初始化隐含层至输出层的连接权值向量：Wm＝[wm1,wm2,…wmq]T,m＝1,2,…,q式中，q为隐藏层单元数，m表示隐藏层第m层；初始化隐藏层到输出层的权值： 式中，mink是训练的样本中的第k个神经元输出所预测的结果的最小值；maxk是训练的样本中的第k个神经元输出所预测的结果的最大值，j代表隐藏层第j个神经元；步骤1.3：初始化隐藏层各神经元的中心参数向量：Cj＝[cj1,cj2,…cjn]T式中，j表示隐藏层第j个神经元，n表示单一扫描线采样点数；RBF神经网络中心参数的初始值为： 式中，mini是训练集中第i个特征所有输入信息的最小值，maxi为训练集中第i个特征所有输入信息的最大值，p表示隐藏层神经元总数；步骤1.4：初始化宽度向量：Dj＝[dj1,dj2,…djn]T式中，j表示隐藏层第j个神经元，n表示单一扫描线采样点数；宽度向量为： 式中，df为宽度调节系数，xij表示第j条扫描线第i个特征值，cij表示第j条扫描线第i个特征值中心参数值；计算第j个隐含层神经元输出： 式中，X表示输入特征向量，C表示其中心参数向量，D表示宽度向量；步骤1.5：输入雷达图像特征数据为： 式中，N表示扫描线数；计算径向基函数作为节点激活函数： 式中，R为隐藏层神经元值；步骤1.6：计算神经元输出： 式中，yk为输出向量Y中的一个具体输出元素，其中输出向量为：Y＝[y1,y2,…yq]T期望输出向量为零向量，具体为：O＝[o1,o2,…oq]T式中q，表示隐藏层单元数；步骤1.7：RBF神经网络采用梯度下降法自适应调节RBF神经网络参数到最佳值，所述连接权值向量、中心参数向量和宽度向量迭代计算公式分别为： 式中，W表示训练权值向量，C表示其中心参数向量，D表示宽度向量；步骤1.8：中心、宽度和权值更新后，按给定η和α的取值及迭代终止精度ε的值，网络输出的均方根误差RMS的值计算公式： 式中，O表示输出期望矩阵，N为扫描线数，若RMS≤ε，则训练结束，否则返回步骤1.7，对连接权值向量、中心参数向量和宽度向量进行迭代计算；步骤2：获取雷达图像中某单一扫描线上的回波待测数据，按照步骤1选取的回波特征参数计算得到回波待测数据的回波特征值；步骤3：将步骤2中的回波特征参数按步骤1进行特征融合，得到特征矩阵；步骤4：将步骤3计算得到的特征矩阵输入到步骤1中得到的RBF分类器模型中，最终得到输出y值；步骤5：判断所述扫描线有无目标：将输出y值与期望输出值进行比较，若y大于期望输出值，则存在目标；否则，则不存在目标。

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