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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利基于时频分析特征融合的雷达工作模式识别方法及系统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：CN116449328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310471164.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于时频分析特征融合的雷达工作模式识别方法及系统是由邵命山;邱磊;张学志;郝大为;何鹏;周巧玲;唐勉设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频分析特征融合的雷达工作模式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达通信技术，具体涉及基于时频分析特征融合的雷达工作模式识别方法及系统，该方法通过时频分析、功率谱估计处理，提取雷达辐射源的时频分布和功率谱，构建特征融合模型进行雷达工作模式识别，并通过训练标签对识别结果进行评估和改建，不断获得最优的工作模式识别结果。该方法将雷达信号时频分布特征及具有统计意义的功率谱特征进行融合，构建的工作模式识别模型对丢脉冲、漏脉冲及虚假脉冲存在的情况下的雷达工作模式识别具有更好的适应性和识别概率。

本发明授权基于时频分析特征融合的雷达工作模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时频分析特征融合的雷达工作模式识别方法，其特征在于，包括： 获取雷达信号； 将同步提取变换、变分模态分解与短时分数傅里叶变换相结合，得到基于变分模态分解的同步提取短时分数傅里叶变换算法Pro-STFrFT，提取雷达信号分数阶时频分布特征x1； 利用多重同步压缩算法MSST和倒谱变换对雷达信号进行基于倒谱的多重同步压缩De-shapeMSST处理，获取雷达信号的短时时频特征x2；具体步骤如下： ①对信号进行短时傅里叶变换STFT，得到输入信号的时频特征； ②将时频特征进行倒谱变换处理，包括短时倒谱变换、倒谱域滤波、逆短时倒谱变换； ③将信号时频特征及倒谱变换结果相乘，得到基于倒谱变换De-shape的短时傅里叶STFT时频分布特征； ④利用多重同步压缩MSST进行时频特征聚集，以降低虚假信号对时频特征的影响，得到高聚集度的信号短时时频特征； 利用功率谱估计算法对雷达信号的功率谱特征进行估计，得到雷达信号的功率谱特征x3； 基于雷达信号分数阶时频分布特征x1、雷达信号的短时时频特征x2、雷达信号的功率谱特征x3构建雷达工作模式特征融合模型，通过将雷达信号各特征及雷达工作模式信息做为输入和输出，对工作模式特征融合模型进行训练，调整内部元素权重及连接方式信息，使工作模式特征融合模型损失函数最小； 利用构建的工作模式融合模型对雷达信号进行处理从而识别雷达工作模式。

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