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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于SAR图像方位角特性的模型融合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：CN115480248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202211078127.6，技术领域涉及：G01S13/90；该发明授权一种基于SAR图像方位角特性的模型融合识别方法是由王琼;王志远;洪志杰;柏业超;唐岚;张兴敢设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SAR图像方位角特性的模型融合识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SAR图像方位角特性的模型融合识别方法，包括以下步骤，根据SAR图像的方位角特性，即方位角敏感性和方位角180°图像对称性来划分子数据集和总数据集，将总体未划分数据集以及子数据集训练对应的总模型和子模型，在进行测试时，将待测图片放进各模型得到初步结果，对待测试图片进行方位角估计，然后进行模型的决策融合，即根据方位角估计的不同情况将各模型的初步结果进行不同的加权求和得到最终的预测结果，相对于单一的总数据集训练总模型得到的预测结果以及相比其它SAR图像识别方法，提高了正确率。

本发明授权一种基于SAR图像方位角特性的模型融合识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SAR图像方位角特性的模型融合识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、分析SAR图像的方位角特性并按照方位角特性划分数据集，首先获取训练集和测试集，所得到的样本数据集包含多类目标，每类目标下含有方位角为0到360°下的多张SAR图像，按照分析的方位角特性即敏感性与图像方位角180°对称相似性将数据集划分为两子数据集S1S2，未划分方位角的整体数据集为总数据集G；步骤二、对各数据集进行训练得到各卷积神经网络模型，将子数据集S1S2通过卷积神经网络进行预训练得到子模型S1S2，总数据集G通过卷积神经网络进行预训练得到总模型G，将训练好的三个模型保存下来以便后面调用；步骤三、对子数据集S1S2中的训练集所有图片像素相加并平均得到平均图P1P2，视为该两个平均图包含两个对应子数据集的大致方位角信息；步骤四、对待测图片进行方位角估计，将待分类图像与P1P2计算欧式距离C1C2，并将二者求差，由于平均图包含了所对应子数据集的方位角信息，其中待分类图像与P1P2欧式距离较小的那个视为该图像的方位角与其平均图对应的整体数据集相近，从而该数据集对应的模型在后续的模型结果加权时拥有更多的权重；步骤五、将待测图片输入到步骤二中已经训练好的模型中，得到在Softmax层输出结果，根据步骤四中C1C2不同关系来决定三个结果的加权系数，根据加权系数对各模型结果进行加权，得到最终的分类结果。

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