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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利干扰条件下基于注意力机制的HRRP增强预处理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：CN114722857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210210760.X，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权干扰条件下基于注意力机制的HRRP增强预处理方法是由王鹏辉;朱政;刘宏伟;丁军;陈渤;纠博设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本干扰条件下基于注意力机制的HRRP增强预处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种干扰条件下基于注意力机制的HRRP增强预处理方法，包括：生成第一数据集；将频谱信号中的若干位置的数据设置为0，得到第二数据集；根据第二数据集得到辅助数据集；对第二数据集进行预处理得到第三数据集；基于Transformer网络模型，根据第三数据集、掩码矩阵和位置矩阵得到插补值；利用损失函数计算插补值与真实值之间的损失值；基于损失值，利用反向传播算法迭代更新Transformer网络模型的参数，直到损失值收敛为止，得到训练好的Transformer网络模型；基于训练好的Transformer网络模型，根据目标频谱信号得到重构结果。本发明所提供的重构方法主要用于解决现有技术中循环神经网络对高分辨距离像频谱信号利用不充分，前序数据的信息存在缺失的问题。

本发明授权干扰条件下基于注意力机制的HRRP增强预处理方法在权利要求书中公布了：1.一种干扰条件下基于注意力机制的HRRP增强预处理方法，其特征在于，所述HRRP增强预处理方法包括：步骤1、生成第一数据集，所述第一数据集包括M个类别目标的一维高分辨距离像频谱信号，每个所述频谱信号的维度为K×2；步骤2、将所述频谱信号中的若干位置的数据设置为0，得到第二数据集；步骤3、根据所述第二数据集得到辅助数据集，所述辅助数据集包括所述频谱信号的掩码矩阵和位置矩阵；步骤4、对所述第二数据集进行预处理得到第三数据集；步骤5、基于Transformer网络模型，根据所述第三数据集、所述掩码矩阵和所述位置矩阵，得到缺失的频谱元素的插补值；步骤6、利用损失函数，计算所述插补值与真实值之间的损失值；步骤7、基于所述损失值，利用反向传播算法迭代更新所述Transformer网络模型的参数，直到所述损失值收敛为止，得到训练好的Transformer网络模型；步骤8、基于训练好的Transformer网络模型，根据目标频谱信号得到插补值，使用插补值填充对应频谱信号的缺失值以得到重构信号。

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