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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学申请的专利雷达信号多站融合分选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：CN115575902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211151872.9，技术领域涉及：G01S7/285；该发明授权雷达信号多站融合分选方法是由刘鲁涛;李金凯;吴铁明设计研发完成，并于2022-09-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本雷达信号多站融合分选方法在说明书摘要公布了：雷达信号多站融合分选方法，属于电子对抗领域；解决了现有多站集群协同下基于多组时差的雷达信号分选方法在高密度脉冲流情况下时差匹配精度低，且仅依赖时差参数TDOA分选准确率性难以保证的问题。本发明是基于PCN集对势与优化的平面变化主分选实现的雷达信号分选，本发明将各观测站内的特征参数接近的脉冲进行聚类，再以多站时差匹配TDOA参数作为融合校验的依据，弱化时差匹配误差对分选结果的影响，从而增加了高密度脉冲流条件下分选算法准确率；还提出引入SDIF算法确定每个聚类堆的潜在变换宽度Wi，再确定最优变换宽度W，从而实现对待测雷达的重复周期及重频调制类型的识别。本发明主要用于雷达信号分选。

本发明授权雷达信号多站融合分选方法在权利要求书中公布了：1.雷达信号多站融合分选方法，该多站融合分选方法基于一个主观测站和N个副观测站实现，所有观测站均用于对待测雷达辐射源输出的雷达信号进行探测，且在预设时间段内每个观测站的接收机探测到的雷达信号为一串脉冲序列，并将其脉冲序列作为PDW数据样本集，且脉冲序列中的每个脉冲信号作为一个样本；脉冲信号的特征参数包括载频CF、脉宽PW、到达角度AOA和脉冲到达时间TOA；其特征在于，多站融合分选方法包括如下步骤：S1、所有副观测站将其探测得到PDW数据样本集发送至主观测站；S2、在主观测站内，对所有观测站的PDW数据样本集进行预处理；先确定各观测站的PDW数据样本集中作为聚类中心的各脉冲信号，并将作为聚类中心的脉冲信号进行有聚类中心标记，剩余不作为聚类中心的脉冲信号进行无聚类中心标记，再以主观测站的PDW数据样本集内的各脉冲信号作为基准分别与各副观测站的PDW数据样本集内的相应脉冲信号做到达时差TDOA匹配，并将匹配成功的到达时差TDOA标记在所有观测站的PDW数据样本集的相应样本中，同时，将匹配失败的样本从其所在的观测站的PDW数据样本集中剔除，获得各观测站的预处理后的PDW数据样本集；S3、利用PCN集对势聚类法，对各观测站的预处理后的PDW数据样本集中的脉冲信号进行特征参数聚类，并在各观测站的预处理后的PDW数据样本集中形成多个聚类堆；S4、多站到达时差TDOA聚类融合校验，获得更新后的PDW数据样本集；确定各观测站的预处理后的PDW数据样本集中各聚类堆的平均到达时差TDOA，并根据每个预处理后的PDW数据样本集中各平均到达时差TDOA之间关系，将满足聚类条件的各聚类堆之间进行决策级融合，获得更新后的PDW数据样本集；其中，各观测站内更新后的PDW数据样本集中每个聚类堆包含一套或多套特征参数，且聚类堆的每套特征参数包括平均载频、平均脉宽和平均到达角度，且每个聚类堆的每套特征参数作为该聚类堆所对应的待测雷达辐射源在相应工作模式下的特征参数；S5、优化的平面变化主分选，输出分选结果；通过引入SDIF算法对各观测站内更新后的PDW数据样本集中每个聚类堆内所有脉冲信号的脉冲到达时间TOA进行m级的级差计算，得到每个聚类堆的m个潜在变换宽度Wi；i＝1,2,3……m，m为整数，Wi为第i个潜在变换宽度；再对各潜在变换宽度Wi对其所对应的聚类堆内的所有脉冲信号的脉冲到达时间TOA进行平面变换，获得一条平面变换特征曲线；最后，根据每个聚类堆所对应的m个平面变换特征曲线确定该聚类堆的最优变换宽度W，根据最优变换宽度W所对应的平面变换特征曲线的变化规律确定该聚类堆的重频调制类型，其中，将聚类堆的最优变换宽度W作为该聚类堆所对应的一个待测雷达辐射源的重复周期PRI；将聚类堆的重频调制类型作为该聚类堆所对应的一个待测雷达辐射源的重频调制类型。

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