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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于字典匹配度的目标类别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：CN115659210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211134254.3，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于字典匹配度的目标类别识别方法是由杨长生;陈竞艳设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于字典匹配度的目标类别识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于字典匹配度的目标类别识别方法，属于水下目标识别分类领域。首先分别构造AUV模型、鱼雷模型以及水雷模型的目标字典，将接收的未知目标回波在每个字典中稀疏表达得到稀疏向量，再由所得稀疏向量重构原信号，利用字典匹配度的概念，将未知信号与字典进行匹配，判断与哪个字典的匹配度高，则为哪类目标。该发明方法可以实现良好的分类效果，不需要分类器进行分类，减小了分类器的设计以及提取特征不完全对目标分类的影响，弥补了原有算法的不足。

本发明授权一种基于字典匹配度的目标类别识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于字典匹配度的目标类别识别方法，利用目标字典、稀疏重构与字典匹配度的思想，从接收回波在每个字典中可恢复的程度判断，若匹配度高，则判定为该类目标；其特征在于步骤如下： 步骤1：将目标以其几何中心为原点进行旋转，并将目标旋转角度划分为Ns个角度，表示为每一个角度θii＝1，2，…，Ns都存在一个回波信号xii＝1，2，…，Ns，构造关于角度的字典D1，其为L*n×Ns的矩阵，矩阵的第i1≤i≤Ns列为 ψi＝[x11，θi，…，x1n，θi，x21，θi，…，x2n，θi，…，xL1，θi，…，xLn，θi]T1-1 则目标模型角度的字典即 同理可得不同目标模型的角度字典； 步骤2：将水下未知目标回波分别在每个字典稀疏表达得到稀疏向量；求解未知目标回波信号x在不同目标字典中的稀疏表达α时，即求解 其中，γ代表权系数，随噪声改变，α为稀疏表示向量；利用稀疏向量α分别在不同目标字典下重构出原信号； 步骤3：通过构造的已知模型目标字典重构未知目标信号，依据重建效果判断未知目标是哪类目标；为了更好的刻画和比较目标字典的重构性能，使用字典匹配度这一概念，设x为未知目标信号，为某一目标字典恢复的信号，则该未知目标对该目标字典的匹配度a记为： 由字典匹配度的定义可以得知，a的取值为正数，范围为0到1之间，若目标字典重构信号效果好，则匹配度的取值趋向1，若目标字典重构信号效果差，则匹配度取值趋向于0；选择取值大的那一个，则未知目标与该已知目标的字典匹配度最高，判定未知目标为该类目标。

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