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龙图腾网恭喜电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于图多特征的海面小目标检测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：CN115774248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202211513958.1，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于图多特征的海面小目标检测方法及系统是由蒋俊正;梁振传;钱江设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图多特征的海面小目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于图多特征的海面小目标检测方法及系统，本方法及系统分为训练和检测两部分，训练部分包括对训练单元的雷达回波数据进行预处理，对预处理后的数据提取图特征并构造图特征向量，利用凸包学习算法计算判决区域；检测部分包括对待检测单元的雷达回波数据进行预处理，对预处理后的数据提取图特征并构造待检测单元的图特征向量，通过判决区域和待检测单元的图特征向量构造检测统计量判断雷达目标是否存在；本发明从海杂波序列中提取三种不同的图特征，并联合利用这三种图特征对纯杂波数据与含有目标的回波数据进行区分以完成海面目标检测，与现有的基于单一图特征的检测器相比，从不同角度考虑雷达回波数据间的相关性，并进行构图，提取多个图特征，避免了矩阵的特征分解计算，有着更快的特征提取速度，并具有更好的目标检测性能。

本发明授权基于图多特征的海面小目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图多特征的海面小目标检测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1，通过雷达发射机发射脉冲信号，并通过雷达接收机接收由海面反射回来的多脉冲信号，多脉冲信号经过匹配滤波后得到雷达回波数据，该回波数据分为纯杂波回波数据和包含目标的回波数据；从纯杂波回波数据中选取P个距离单元作为训练单元，该训练单元时间序列zp为：zp＝[zp1,zp2,…,zpN]，其中，p＝1,2,…,P，P为训练单元数目，N为时间序列长度；将训练单元时间序列zp平均分成长度为L的短向量，即：zp＝[zp,1,zp,2,…,zp,l,…,zp,NL]，其中，p＝1,2,…,P，zp,l表示训练单元时间序列的第l个短向量，l＝1,2,…,NL；从包含目标的回波数据中选取待检测单元r；步骤2，对训练单元时间序列zp进行预处理，得到训练单元时间序列zp的归一化多普勒功率谱即其中，p＝1,2,…,P，表示由训练单元时间序列zp的第l个短向量预处理得到的归一化多普勒功率谱；步骤3，将训练单元时间序列zp的归一化多普勒功率谱建模成图和图信号，其中训练单元时间序列zp的每个短序列zp,l的归一化多普勒功率谱都能通过建模得到两个无向图和图上的信号，并计算得到三个图特征：图拉普拉斯正则η1zp,l、图拉普拉斯矩阵的迹η2zp,l、图顶点入度的方差η3zp,l，由这三个特征构造一个图三特征向量：ηzp,l＝[η1zp,l,η2zp,l,η3zp,l]T，其中，[·]T表示对矩阵进行转置；将P个训练单元和每个训练单元的NL个图三特征向量组成一个训练样本集合步骤4，根据训练样本集合在三维特征空间中获得一个三维凸包，并在给定的虚警概率Pf下，利用贪婪凸包学习算法计算检测器的决策区域Ω；步骤5，对待检测单元r计算得到图拉普拉斯正则η1r、图拉普拉斯矩阵的迹η2r、图顶点入度的方差η3r这三种图特征，构造待检测单元的图三特征向量ηr，即ηr＝[η1r,η2r,η3r]T；步骤6，根据检测器的决策区域Ω和待检测单元的图三特征向量ηr，计算待检测单元的检测统计量根据检测统计量的大小判断目标是否存在：如果检测统计量大于零，表明待检测单元的图三特征向量ηr在检测器的决策区域外，待检测单元中存在目标，如果检测统计量小于零，表明待检测单元的图三特征向量ηr在检测器的决策区域内，待检测单元中不存在目标。

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