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龙图腾网恭喜四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利一种基于小样本的低慢小目标雷达回波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：CN114740441B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210213465.X，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法是由李胜军;胡友章;王沫然;王正伟;刘志刚;王梦馨设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法，包括以下步骤：构建雷达回波识别网络模型，所述雷达回波识别网络模型包括残差网络特征提取模块、融合双向长短记忆网络的多头注意力机制的记忆增强模块和相似性度量模块；采用数据集对雷达回波识别网络模型进行训练、验证和测试。

本发明授权一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本的低慢小目标雷达回波识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集雷达回波数据，构建低慢小目标雷达回波数据库；对采集的雷达回波数据进行预处理后，构建包含小训练集、验证集和测试集的数据集；所述雷达回波数据包括目标的种类以及目标的坐标，尺寸，姿态角以及速度；通过构建小样本带标签数据集Mxi,yi∈M，输入一个未知雷达回波信号输出的分类标签为： 其中，f为训练得到的多头注意力核函数，k为数据集M的类别数，xi表示数据集M中的标记样本，yi表示xi的标签；构建雷达回波识别网络模型，所述雷达回波识别网络模型包括残差网络特征提取模块、融合双向长短记忆网络的多头注意力机制的记忆增强模块和相似性度量模块；所述融合双向长短记忆网络的多头注意力机制的记忆增强模块，是将多步双向长短记忆网络和多头注意力机制进行有机结合，通过多步双向长短记忆网络进行共有特征提取，将多步双向长短记忆网络的输出作为多头注意力机制的输入；其中，多步双向长短记忆函数如下式所示： 其中，f和g表示神经网络，S表示支持集，K表示迭代步数，表示目标特征；采用数据集对雷达回波识别网络模型进行训练、验证和测试；所述残差网络特征提取模块是采用3个残差结构进行堆叠构建形成一个10层的残差网络进行特征提取；多头注意力机制公式如下式所示：MultiHeadQ,K,V＝Concatz1,...,zhwz，zi＝AttentionQWiQ,KWiK,VWiV；其中，dk＝dv＝dmodelh，h为自注意力的头数；所述相似性度量模块用于学习数据间的距离或差异，用来描述样本之间的相似度；通过卷积神经网络提取特征及将样本映射到高维度量空间，在所述高维度量空间度量样本间的相似性；度量手段包括曼哈顿距离、欧式距离、马氏距离、切比雪夫距离和余弦距离；所述卷积神经网络的目标是克服难易样本不均衡，最大化预测测试数据集概率和最小化损失函数，目标损失函数为： 其中，at为权重参数，pt为预测值，γ为可调节因子。

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