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龙图腾网恭喜上海矽杰微电子有限公司申请的专利基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构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：CN114418068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210049948.0，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构方法是由杨澄思;卢煜旻;朱欣恩设计研发完成，并于2022-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构方法，包括步骤S1：通过毫米波雷达获得包括速度、角度和距离的第一信息并且将获得的速度和距离进行傅里叶变换处理，以将生成的速度与距离频谱图作为第一目标特征。本发明公开的一种基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构方法，通过前向传递神经网络FeedForwardNeuralNetwork对雷达稀疏点云信息进行直接归化预测出高分辨点云信息，为毫米波雷达稀疏点云问题提供了一种崭新的算法。

本发明授权基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多步神经网络结构的毫米波雷达稀疏点云重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过毫米波雷达获得包括速度、角度和距离的第一信息并且将获得的速度和距离进行傅里叶变换处理，以将生成的速度与距离频谱图作为第一目标特征；步骤S1中，通过以下公式对速度和距离进行傅里叶变换处理： 其中，b[n,m,k]指第k根天线上接受到的第m个线性调频信号的第n个采样点，Tfast为在一个扫频周期内对信号采样的采样间隔；对一个周期内的N个采样点做二维离散傅里叶变换得到对应的距离，公式为： 步骤S2：提取速度与距离频谱图对应的空间坐标点云信息；步骤S3：将空间坐标点云信息进行聚类处理，以使得所有的中心点坐标不再发生变化，从而获得聚类点；步骤S4：将聚类点输入到多步前向神经网络模型，以进行归化预测并且产生补充的空间坐标点云信息，从而获得稠密的点云信息，具体包括根据微分方程的多步神经网络格式，将前向神经网络的传递建模为数学的微分方程。

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