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龙图腾网获悉北京遥感设备研究所申请的专利基于特征树聚类的信号分选方法、装置、存储介质及设备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：CN116359867B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211737273.5，技术领域涉及：G01S7/41；该发明授权基于特征树聚类的信号分选方法、装置、存储介质及设备是由何向晨;李昕;谢莉设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征树聚类的信号分选方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达信号分选领域，具体公开了一种基于特征树聚类的信号分选方法、装置、存储介质及设备，该基于特征树聚类的信号分选方法包括：在将每个雷达脉冲信号的目标特征参数处理为标准数据后，将每个雷达脉冲信号的标准数据转换为对应的特征类，其中，特征类为特征树的节点；根据特征类的合并条件，对当前的特征类进行层层聚类，直至全部特征类合并为同一特征类，得到特征树，其中，特征树的顶层为同一特征类；基于目标特征类半径和或目标样本阈值在特征树上确定出目标特征类时，根据目标特征类确定信号分选结果。本发明解决了传统雷达信号分选方法准确性差、无法应对复杂电磁环境的技术问题。

本发明授权基于特征树聚类的信号分选方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于特征树聚类的信号分选方法，其特征在于，包括： 在将每个雷达脉冲信号的目标特征参数处理为标准数据后，将每个雷达脉冲信号的标准数据转换为对应的特征类，其中，所述特征类为特征树的节点； 根据所述特征类的合并条件，对当前的特征类进行层层聚类，直至全部所述特征类合并为同一特征类，得到所述特征树，其中，所述特征树的顶层为所述同一特征类； 基于目标特征类半径和或目标样本阈值在所述特征树上确定出目标特征类时，根据所述目标特征类确定信号分选结果； 确定出目标特征类之后，还包括：基于接收到的新雷达脉冲信号和超出时间窗的特征类更新所述特征树，包括：在所述特征树中搜索与所述新雷达脉冲信号对应的新特征类距离最近的候选特征类；在所述候选特征类与所述新特征类的距离小于所述目标特征类半径的情况下利用所述新特征类替换所述候选特征类，并合并所述候选特征类的各个上层类，以更新所述特征树；基于对应的雷达脉冲信号的输入时间在所述特征树中搜索超出时间窗的过期特征类；从三层以上包括所述特征类的上层类中，依次删除所述过期特征类；将与所述过期特征类距离最近的特征类与所述过期特征类的二层类对应的三级类连接，并删除所述过期特征类和所述过期特征类的二层类，以更新所述特征树，其中，所述时间窗为预设的雷达信号分选时长。

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