中国电子科技集团公司第二十九研究所张蔚获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种基于自监督时间卷积网络的雷达脉冲序列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：CN116451131B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310297510.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于自监督时间卷积网络的雷达脉冲序列识别方法是由张蔚;崔健;胡星烨;杨大川;张顼设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自监督时间卷积网络的雷达脉冲序列识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督时间卷积网络的雷达脉冲序列识别方法，所述方法利用连续的脉冲参数特征来进行雷达辐射源的识别，通过数据驱动的深度学习方法对大量的脉冲参数序列进行挖掘和建模，首先针对脉冲序列的特点设计时间卷积深度神经网络，然后利用自监督时间卷积网络对脉冲序列进行特征提取和网络训练，最后得到训练好的脉冲序列分类器用于辐射源类型的识别。本发明设计的时间卷积网络模型中的特征提取结构能够有效提取输入的脉冲序列参数的变化特征，并根据序列关系输出逐脉冲脉冲序列的类型，提高模型的识别效果。
本发明授权一种基于自监督时间卷积网络的雷达脉冲序列识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督时间卷积网络的雷达脉冲序列识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：序列数据获取； S2：异常脉冲剔除； S3：自监督时间卷积分类网络设计；其中，该网络包括一个时间卷积编码器，一个时间卷积解码器和一个时序目标分类器； S4：模型训练；其中，原始的脉冲参数序列首先经过时间卷积编码器，经过多层深度神经网络抽取得到高维时序特征向量，然后此高维向量被送入时间卷积解码器和时序目标分类器,包括：高维向量送入时序目标分类器后，得到目标分类结果，并与该序列的标签信息计算交叉熵损失其中n是分类数目，yi是标签值，yi ′是神经网络输出的预测值；高维向量送入时间卷积解码网络，重构原始的脉冲参数序列，并与原始脉冲序列计算重构误差损失其中m为批次样本数，xi为输入脉冲参数序列，xi ′为重建脉冲参数序列；将所述交叉熵损失和所述重构误差损失合并为整个模型训练的损失函数； S5：模型识别；其中，选择训练好的时序卷积编码器和时序目标分类器，组成时间卷积网络进行识别。
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