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龙图腾网获悉集美大学申请的专利一种面向雷达图像的通感融合系统的编码方法及装置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：CN119399588B 。

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：202411498343.5，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种面向雷达图像的通感融合系统的编码方法及装置是由许志平;许德银;林立雄;宋丹;孙养龙;郑佳春设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向雷达图像的通感融合系统的编码方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向雷达图像的通感融合系统的编码方法及装置，其方法包括：步骤S1：获取数据集；步骤S2：建立语义编码器模型，该语义编码器模型包括主干网络模块和颈部网络模块；步骤S3：建立神经网络信道编码器模型，该神经网络信道编码器模型包括多尺度融合模块和冗余增加模块；步骤S4：将神经网络信道编码器模型输出的特征信息加载到物理信道上并发送。本发明通过上述方案实现了基于目标检测的雷达图像通信与感知技术的一体化设计，其中，语义编码器模型能够有效实现目标检测技术与语义通信技术的融合；且通过改进的算法，数据对噪声干扰有了更好的鲁棒。

本发明授权一种面向雷达图像的通感融合系统的编码方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向雷达图像的通感融合系统的编码方法，其特征在于：包括：步骤S1：获取数据集，该数据集包括合成孔径雷达图像数据集、测试环境参数以及信噪比参数；步骤S2：建立语义编码器模型，该语义编码器模型包括主干网络模块和颈部网络模块，用于提取合成孔径雷达图像数据集的多层深度特征信息；步骤S3：建立神经网络信道编码器模型，该神经网络信道编码器模型包括多尺度融合模块和冗余增加模块，用于对语义编码器模型输出的多层深度特征信息进行处理，并输出特征信息；步骤S4：将神经网络信道编码器模型输出的特征信息加载到物理信道上并发送；其中，所述步骤S2中，语义编码器模型基于单目标检测框架的主干网络模块和颈部网络模块建立；所述主干网络模块包括依次连接的第一卷积层CBS、第二卷积层CBS、第一跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第三卷积层CBS、第二跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第四卷积层CBS、第三跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第五卷积层CBS、第四跨阶段部分瓶颈卷积C2f和空间金字塔快速池化SPPF；所述颈部网络模块包括依次连接的第一上采样操作Upsample、第一尺度拼接操作Concat、第五跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第二上采样操作Upsample、第二尺度拼接操作Concat、第六跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第六卷积层CBS、第三尺度拼接操作Concat、第七跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第七卷积层CBS、第四Concat和第八跨阶段部分瓶颈卷积C2f；所述步骤S2中，通过语义编码器模型提取合成孔径雷达图像数据集的多层深度特征信息用公式表述如下：假设合成孔径雷达图像数据集的输入为RGB图像，其中，M为输入图片，R为合成孔径雷达图像数据集中的RGB图像，H表示RGB图像的高度，W表示RGB图像的宽度，3表示RGB图像的通道数为3；输入数据通过语义编码模型之后的结果为S，S表示为： ；其中S为语义编码器的输出，表示语义编码网络，其参数为β，β包括主干网络模块的第一卷积层CBS、第二卷积层CBS、第一跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第三卷积层CBS、第二跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第四卷积层CBS、第三跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第五卷积层CBS、第四跨阶段部分瓶颈卷积C2f和空间金字塔快速池化SPPF，以及颈部网络模块的第一上采样操作Upsample、第一尺度拼接操作Concat、第五跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第二上采样操作Upsample、第二尺度拼接操作Concat、第六跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第六卷积层CBS、第三尺度拼接操作Concat、第七跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第七卷积层CBS、第四Concat和第八跨阶段部分瓶颈卷积C2f；步骤S3具体包括：步骤S31：建立多尺度融合模块，将颈部网络模块所传输的多尺度特征信息进行融合，生成新的特征信息X1；融合的具体过程如下所示： ；其中为上采样操作；表示拼接操作；M1，M2，M3分别为语义编码器的第六跨阶段部分瓶颈卷积C2f、第七跨阶段部分瓶颈卷积C2f和第八跨阶段部分瓶颈卷积C2f的输出；步骤S32：将特征信息X1先通过冗余增加模块再进行归一化处理得到归一化特征信息X，确保信号在传输过程中尽可能地保持其质量和完整性；具体过程如下所示： ；式中，X为归一化特征信息，（•）表示冗余层操作，其参数为；BN（•）为归一化操作。

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