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龙图腾网恭喜复睿智行智能科技(上海)有限公司申请的专利一种基于机器学习的毫米波雷达鬼影压制方法及模型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：CN119337210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411446135.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于机器学习的毫米波雷达鬼影压制方法及模型是由王瑞琪;王成设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的毫米波雷达鬼影压制方法及模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的毫米波雷达鬼影压制方法及模型，属于自动目标追踪技术领域，本发明挑选了与雷达特性及后续目标追踪算法密切相关的数据特征参数，这些特征不仅包括直接影响目标生成的运动点云属性，还涵盖了虽然不直接形成目标但围绕目标周围的环境信息，本发明的模型能够更快速、准确地识别并压制鬼影，既能通过收紧或增加一些约束条件来适用于特定性的某一场景，也能通过放宽约束条件应用于复合复杂环境下的目标追踪任务，提高了系统的抗干扰能力，改善了在不同场景下跟踪算法最终判定鬼影与真实目标的决策策略。

本发明授权一种基于机器学习的毫米波雷达鬼影压制方法及模型在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的毫米波雷达鬼影压制方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：在多种环境条件下收集毫米波雷达目标追踪的数据并对其预处理，在HDF5序列文件中检索出每个周期目标ID相对应的数据序列，通过检索序列名与目标ID对数据进行特征处理，然后再提取出有效区分目标信号和干扰信号的特征参数，再对特征参数进行筛选，并选择评分较高的特征参数作为数据集的主要输入依据；步骤二：将数据集随机划分为训练集和测试集；步骤三：在自动化调参模块的子模块中，定义特征参数搜索空间，使用网格搜索来寻找最优的特征参数组合：使用基尼不纯度准则和信息熵准则的加权组合以得到一个综合评判指标α，通过调整α，在基尼不纯度准则和信息熵准则中进行权衡取舍，再设置划分子树的评估标准、基评估器的数量范围、叶子节点最少样本数的范围、内部节点再划分所需最小样本数的范围；通过合理设置这些参数从而控制模型的训练和预测过程；步骤四：在自动化调参模块中构建分类器模型，使用随机森林算法构建多个决策树，然后对其预测再通过多数表决原则来决定集成决策树的结果进行训练；步骤五：决策树经过训练之后，通过混淆矩阵和ROC曲线，将测试集样本输入到分类器模型中对召回率进行计算和比较，计算AUC数据，以评估分类器模型的性能，再采用蒙特卡洛方法，搭建自动化调参的框架，借助计算机的运算能力直接模拟上述步骤三和步骤四，不断抽样找出符合预期召回率与特异度构建分类器特征参数，选择召回率与特异度最平衡的特征参数，逐渐逼近最佳结果，最后进一步筛选出最佳模型特征参数；步骤六：将最佳模型特征参数转换为.h文件，生成的.h文件是以二叉树的数据结构体现；步骤七：在基于雷达的物体检测和跟踪以及环境感知模块中，将鬼影压制模型集成到目标追踪子模块中，目标追踪子模块将特征参数输入至目标更新模块中进行计算，读取目标更新模块中已计算的特征参数后，调用.h文件将目标分为鬼影目标或有效目标，通过递归地遍历每棵二叉树，根据当前结点的特征参数和阈值进行决策，对分类后的结果进行后处理，通过计数器计数后得到稳定的输出结果。

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