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龍圖騰網恭喜西安郵電大學申請的專利基于神經網絡和樣本分位數比值的K分布海雜波形狀參數估計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：CN115061108B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29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：202210475804.1，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權基于神經網絡和樣本分位數比值的K分布海雜波形狀參數估計方法是由薛健;孫孟玲;朱圓玲設計研發完成，并于2022-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于神經網絡和樣本分位數比值的K分布海雜波形狀參數估計方法在說明書摘要公布了：本發明涉及雷達信號處理技術領域，具體涉及一種基于神經網絡和樣本分位數比值的K分布海雜波形狀參數估計方法，通過建立神經網絡模型進行訓練，然后給神經網絡模型輸入兩個樣本分位數比值的對數，在保證K分布海雜波形狀參數估計精度的同時降低了計算復雜度，并且不依賴于查表。進一步地，估計的K分布海雜波形狀參數可以應用于海雜波背景下的雷達目標檢測方法中，提升雷達對K分布海雜波中目標的檢測性能。

本發明授權基于神經網絡和樣本分位數比值的K分布海雜波形狀參數估計方法在權利要求書中公布了：1.基于神經網絡和樣本分位數比值的K分布海雜波形狀參數估計方法，其特征是：包括以下方法S1：計算K分布形狀參數為ν時，第α和β分位處的K分布海雜波幅度值rν,α和rν,β，其中r為K分布海雜波幅度值，其中ν取若干個大于零的實數；S2：根據S1中得到的K分布海雜波幅度值為rν,α和K分布海雜波幅度值為rν,β的兩個值計算二者之間的比值的對數為S3：建立以海雜波樣本分位數比值的對數為輸入，形狀參數ν為輸出的神經網絡模型，以S2中海雜波樣本分位數比值的對數為訓練數據利用該訓練數據及形狀參數ν的取值，進行神經網絡模型的訓練；S4：從實際的雷達海雜波數據中分別提取出第α和第β分位處的實際K分布海雜波幅度值和實際K分布海雜波幅度值其中為為實際K分布海雜波幅度值，計算實際K分布海雜波幅度值和實際K分布海雜波幅度值的兩個值之間比值的對數為S5：將S4中得到的實際海雜波樣本分位數比值的對數輸入S3中的訓練后的神經網絡模型中得到K分布海雜波形狀參數的估計值S6：根據S5中得到的K分布海雜波形狀參數的估計值將該估計值應用于海雜波背景下的雷達目標檢測方法中，用于提升雷達對K分布海雜波中目標的檢測性能。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安郵電大學，其通訊地址為：710121 陜西省西安市長安區西長安街618號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。