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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健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：CN119936875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510412780.9，技术领域涉及：G01S13/89；该发明授权资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法是由郭帅;刘宏伟;王鹏辉;陈文超;司景元;邓心慰;陈渤设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法，包括：将待识别雷达多模态数据输入训练完成的雷达多模态数据识别模型；其中，数据的模态包括：高分辨一维距离像模态、窄带调制谱模态和状态信息序列模态；模型包括单模态混合专家学习模块和多模态特征置信融合模块；根据训练完成的多模态特征置信融合模块以及根据训练完成的单模态混合专家学习模块得到的雷达各模态数据对应的特征得到雷达各模态数据对应的证据、不确定度和类别概率，并进行置信融合，根据得到的目标置信融合结果得到识别结果。本发明充分挖掘了雷达数据各个模态的特征，提高了对雷达多模态数据描述的精确性，并通过置信融合提升了目标识别的可靠性和准确性。

本发明授权资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法在权利要求书中公布了：1.一种资源受限条件下的雷达目标多模数据稳健识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将待识别雷达多模态数据输入训练完成的雷达多模态数据识别模型；其中，所述待识别雷达多模态数据的模态包括：高分辨一维距离像模态、窄带调制谱模态和状态信息序列模态；所述雷达多模态数据识别模型包括单模态混合专家学习模块和多模态特征置信融合模块；训练完成的所述雷达多模态数据识别模型根据训练数据集和预设损失函数训练得到； 根据训练完成的所述单模态混合专家学习模块得到所述待识别雷达多模态数据中雷达各模态数据对应的特征； 根据训练完成的所述多模态特征置信融合模块以及所述待识别雷达多模态数据中雷达各模态数据对应的特征得到所述待识别雷达多模态数据中雷达各模态数据对应的证据、不确定度和类别概率；其中，所述雷达各模态数据对应的证据表征对所述待识别雷达多模态数据所属的每个类别的支持程度； 根据所述待识别雷达多模态数据中雷达各模态数据对应的证据、不确定度和类别概率，进行置信融合，得到目标置信融合结果； 根据所述目标置信融合结果得到所述待识别雷达多模态数据的识别结果； 其中，所述预设损失函数包括：负载均衡损失；所述负载均衡损失表示如下： ； 其中，表示模态对应的负载均衡损失，表示所述模态对应的专家数目，表示在所述模态中分配给所述单模态混合专家学习模块中专家的令牌比例，表示在所述模态中分配给所述专家的平均概率分数； 所述预设损失函数还包括：置信融合损失；所述置信融合损失表示如下： ； 其中，表示所述置信融合损失，表示交叉熵损失，表示正则损失，表示样本置信融合后的狄利克雷分布参数向量。

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