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龙图腾网恭喜山东凌岳智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的船舶雷达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：CN119780871B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510264711.8，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于深度学习的船舶雷达识别方法是由马欢;李俊;隋智渊;张强;周峰设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的船舶雷达识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的船舶雷达识别方法，涉及船舶雷达信号处理技术领域。内容包括：对目标反射的回波信号进行去噪过滤处理，基于去噪过滤后的信号生成空间特征和滤波后的目标特征信号；对滤波后的目标特征信号进行增强和归一化处理，进一步进行时空分解和非线性融合，得到融合后的时空信号矩阵；对融合后的时空信号矩阵进行加窗处理，并进行时空特征优化；通过时空特征自适应优化算法，生成时空特征融合后的数据；将时空特征融合后的数据输入到目标识别模型，输出目标类别的预测结果及置信度值，并优化目标识别模型。解决了传统雷达目标识别方法难以有效提取准确的时空特征，缺乏自适应能力，以及目标识别模型的泛化能力不足的问题。

本发明授权一种基于深度学习的船舶雷达识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的船舶雷达识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对目标反射的回波信号进行去噪过滤处理，基于去噪过滤后的信号，生成空间特征和滤波后的目标特征信号；对滤波后的目标特征信号进行增强和归一化处理，得到归一化后的目标特征信号；S2.对归一化后的目标特征信号进行时空分解，得到时空矩阵，通过非线性融合，得到融合后的时空信号矩阵；对融合后的时空信号矩阵进行加窗处理，得到加窗后的信号，并对加窗后的信号进行时空特征优化，最后构建训练数据集；S3.通过时空特征自适应优化算法，生成时空特征融合后的数据，进行目标分类；S4.将时空特征融合后的数据输入到目标识别模型，输出目标类别的预测结果及置信度值，并优化目标识别模型。

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