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龍圖騰網恭喜廣東工業大學申請的專利一種用于小型無人機識別的微多普勒特征分級分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115469287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211055591.3，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種用于小型無人機識別的微多普勒特征分級分析方法是由劉震宇;伍卓豐;馬崇潤;劉昊明;李光平設計研發完成，并于2022-08-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于小型無人機識別的微多普勒特征分級分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于小型無人機識別的微多普勒特征分級分析方法，包括以下步驟：對小型無人機回波信號進行預處理，去除無人機的機身多普勒信號分量；分離提取無人機微多普勒信號分量，并構建無人機微動特征集，其包括訓練數據集和實測數據集；構建無人機分類模型，利用訓練數據集構建模型訓練數據集訓練無人機分類模型，并建立最優的無人機微動特征組合和保存最優分類模型；根據無人機微動特征組合指導雷達系統從實測數據集中篩選出數據集，輸入到最優分類模型中進行無人機類型識別；利用無人機回波信號預處理，抑制機身多普勒信號，減少遮蔽效應的影響，根據先驗知識提取有效的微動特征并訓練最優的輕量級無人機分類模型，提升目標的識別精度。

本發明授權一種用于小型無人機識別的微多普勒特征分級分析方法在權利要求書中公布了：1.一種用于小型無人機識別的微多普勒特征分級分析方法，特征在于，包括以下步驟：S1：對小型無人機回波信號進行預處理，去除無人機的機身多普勒信號分量；S2：分離提取無人機微多普勒信號分量，并構建無人機微動特征集，其包括訓練數據集和實測數據集；在步驟S2中，無人機微多普勒信號分離提取包括以下步驟：S21：模態分解得到J階獨立分量fjn；S22：對各階獨立分量進行BFC評分；S23：獨立分量分組；把fjn分為如下兩組： {fj_dowmn|gj_downBFscorethreshold,j_down∈{1,2,…,J}}S24：重構微多普勒信號S25：構建微動特征數據集在步驟S21中，具體為：S211：求出信號srn所有極大值點和極小值點并擬合形成上、下包絡線；S212：上、下包絡線的平均值記為mn，然后減去mn得到一個新的信號并求出：hn＝srn-mn,n＝1,2,…,N；S213：若hn滿足條件：1、hn的極值點和過零點的數目差值的絕對值不大于1；2、上、下包絡線的平均值為零，則令fjn＝hn并執行步驟S214；否則，執行步驟S211；S214：將fjn從srn中分離出來，得到：rn＝srn-fjn,n＝1,2,…,NS215：若rn不為單調函數時，則令srn＝rn并執行步驟S211，如此重復循環J次得到J階獨立分量；否則，結束模態分解；在步驟S22中，包括以下步驟：S221：令j＝1,輸入獨立分量fjn；S222：將fjn分解為向量集W＝{wj,1,wj,2,…,wj,I}；S223：計算W中各元素的BFC得分S224：計算fjn的BFC總得分gj；其中，S225：若jJ，則令j＝j+1并執行步驟S221，否則，執行S226；S226：計算得分閾值在步驟S25中，構建微動特征數據集包括以下步驟：S251：將sm_Dsn分解為向量集S252：提取微動特征向量： S253：提取微動特征向量： S254：提取微動特征向量： S255：提取微動特征向量： S256：提取微動特征值： S257：提取微動特征值： S258：構建無人機微動特征集；S3：構建無人機分類模型，利用訓練數據集構建模型訓練數據集訓練無人機分類模型，并建立最優的無人機微動特征組合和保存最優分類模型；S4：根據無人機微動特征組合指導雷達系統從實測數據集中篩選出數據集，輸入到最優分類模型中進行無人機類型識別。

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