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龍圖騰網恭喜四川九洲電器集團有限責任公司申請的專利一種基于小樣本的低慢小目標雷達回波識別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：CN114740441B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202210213465.X，技術領域涉及：G01S7/41；該發明授權一種基于小樣本的低慢小目標雷達回波識別方法是由李勝軍;胡友章;王沫然;王正偉;劉志剛;王夢馨設計研發完成，并于2022-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于小樣本的低慢小目標雷達回波識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于小樣本的低慢小目標雷達回波識別方法，包括以下步驟：構建雷達回波識別網絡模型，所述雷達回波識別網絡模型包括殘差網絡特征提取模塊、融合雙向長短記憶網絡的多頭注意力機制的記憶增強模塊和相似性度量模塊；采用數據集對雷達回波識別網絡模型進行訓練、驗證和測試。

本發明授權一種基于小樣本的低慢小目標雷達回波識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于小樣本的低慢小目標雷達回波識別方法，其特征在于，包括以下步驟：采集雷達回波數據，構建低慢小目標雷達回波數據庫；對采集的雷達回波數據進行預處理后，構建包含小訓練集、驗證集和測試集的數據集；所述雷達回波數據包括目標的種類以及目標的坐標，尺寸，姿態角以及速度；通過構建小樣本帶標簽數據集Mxi,yi∈M，輸入一個未知雷達回波信號輸出的分類標簽為： 其中，f為訓練得到的多頭注意力核函數，k為數據集M的類別數，xi表示數據集M中的標記樣本，yi表示xi的標簽；構建雷達回波識別網絡模型，所述雷達回波識別網絡模型包括殘差網絡特征提取模塊、融合雙向長短記憶網絡的多頭注意力機制的記憶增強模塊和相似性度量模塊；所述融合雙向長短記憶網絡的多頭注意力機制的記憶增強模塊，是將多步雙向長短記憶網絡和多頭注意力機制進行有機結合，通過多步雙向長短記憶網絡進行共有特征提取，將多步雙向長短記憶網絡的輸出作為多頭注意力機制的輸入；其中，多步雙向長短記憶函數如下式所示： 其中，f和g表示神經網絡，S表示支持集，K表示迭代步數，表示目標特征；采用數據集對雷達回波識別網絡模型進行訓練、驗證和測試；所述殘差網絡特征提取模塊是采用3個殘差結構進行堆疊構建形成一個10層的殘差網絡進行特征提取；多頭注意力機制公式如下式所示：MultiHeadQ,K,V＝Concatz1,...,zhwz，zi＝AttentionQWiQ,KWiK,VWiV；其中，dk＝dv＝dmodelh，h為自注意力的頭數；所述相似性度量模塊用于學習數據間的距離或差異，用來描述樣本之間的相似度；通過卷積神經網絡提取特征及將樣本映射到高維度量空間，在所述高維度量空間度量樣本間的相似性；度量手段包括曼哈頓距離、歐式距離、馬氏距離、切比雪夫距離和余弦距離；所述卷積神經網絡的目標是克服難易樣本不均衡，最大化預測測試數據集概率和最小化損失函數，目標損失函數為： 其中，at為權重參數，pt為預測值，γ為可調節因子。

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四川九洲電器集團有限責任公司，其通訊地址為：621000 四川省綿陽市科創園區九華路6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”。