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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利一种基于优化胶囊的雷达目标识别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：CN115062754B 。

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：202210391546.9，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种基于优化胶囊的雷达目标识别方法是由李津宇;张杰;潘勉;吕帅帅;蒋洁设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化胶囊的雷达目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于优化胶囊的雷达目标识别方法，首先对原始HRRP样本集进行预处理，进行数据扩充；通过SimSiam模块进行特征提取，提取到的高维特征传入卷积模块，将经过卷积模块提取到的特征输入基于SE层的基础胶囊网络，最后搭建分类器，对HRRP目标分类。通过新的路由机制实现HRRP目标的识别，实现更快的收敛和更高的识别性能，从多个角度详细捕捉HRRP目标的不同层次的可分信息，增加了网络的稀疏性。优化基础胶囊质量并减少胶囊参数量，极大地降低了网络中可训练的参数量还提升了一定的识别性能，为实际的雷达识别工程应用提供一种可行的方法。

本发明授权一种基于优化胶囊的雷达目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化胶囊的雷达目标识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对原始HRRP样本集进行预处理；通过l2强度归一化的方法对原始HRRP回波进行处理，从而改善HRRP的强度敏感性问题；HRRP是通过距离窗从雷达回波数据中截取的，在截取的过程中录取的距离像在距离波门中的位置不固定，从而导致了HRRP的平移敏感性；为了使训练和测试具备统一标准，采用重心对齐法消除平移敏感性；S2：对处理过的HRRP样本进行平移处理实现数据扩充；S3:将经过数据扩充的HRRP样本传入SimSiam模块进行特征提取；S4:将经过SimSiam模块提取到的高维特征传入卷积模块，卷积模块由卷积调整层和SE层构成；将经过卷积调整层得到的输出特征输入到轻量级的SE层，增强网络对HRRP特征通道的敏感性；S5:将经过卷积模块提取到的特征输入基于SE层的基础胶囊网络中，基于SE层的有效通道特征采取深度可分离卷积的方法来构建有效的基础胶囊，结合HRRP数据中的空间特征和通道特征信息提取出更加高质量的特征；同时还在胶囊之间使用自注意力路由机制构建非迭代路由机制，捕捉局部与全局特征的联系，将HRRP有效特征从低层胶囊路由到对应的表示HRRP目标类别的高层胶囊，获得低层胶囊中的丰富特征以及位置依赖关系的同时还降低了胶囊的参数量；S6:搭建分类器，对HRRP目标分类，在分类器中使用注意力机制，将更有效的特征进行保留；S7:设计损失函数，初始化SimSiam模块、卷积模块以及胶囊网络中所有待训练的权重及偏置，设置训练参数，包括学习率、batch_size、训练批次，进行训练。

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