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龙图腾网恭喜浙江凡双科技股份有限公司申请的专利一种基于无线频谱分析实现跳频无人机信号识别的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：CN119254357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411412537.9，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权一种基于无线频谱分析实现跳频无人机信号识别的方法是由蒋恺彦程;王书立;梅其灵设计研发完成，并于2024-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无线频谱分析实现跳频无人机信号识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无线频谱分析实现跳频无人机信号识别的方法，采集无人机图传数据和跳频遥控的数据，每架无人机采集50份数据，作为原始数据，将采集的一维无人机时域信号通过短时傅里叶变换转换为二维的时频信号，对数据进行信号标定，构建的模型框架，借助vgg模型的多层的卷积网络来提取无人机信号的特征，通过对卷积核、网络层数的合理设计进行特征提取，训练稳定的模型之后，模型的输出结果通过转换就是跳频无人机信号各信号元素在时频图上时间轴预测可能出现的位置信息，对信号匹配获得的准确信号元素位置逐个检测确保信号元素的独立性，对经过信号验证的数据进行数据整理，去除统计上冗余的、重复检测的元素，并进行分类。

本发明授权一种基于无线频谱分析实现跳频无人机信号识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无线频谱分析实现跳频无人机信号识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1数据采集：采集无人机图传数据和跳频遥控的数据，每架无人机采集50份数据，作为原始数据；步骤S2数据处理：将采集的一维无人机时域信号通过短时傅里叶变换转换为二维的时频信号，对数据进行信号标定，标签设定完后，将数据以7:1:2的比例划分训练数据、验证数据、测试数据，将信号转换为符合模型输入的大小，并且打乱数据；步骤S3框架搭建：采用vgg模型，来对信号特征进行深度提取；步骤S4注意力机制应用：对信号存在的频点区域范围添加一个小的权重系数凸显这部分信号区域，通道自适应学习的方式自动获得每个特征通道的重要程度，再为每个通道赋予不同的权重系数，来强化重要的特征抑制非重要的特征；步骤S5参数设置：构建的模型框架，借助vgg模型的多层的卷积网络来提取无人机信号的特征，通过对卷积核、网络层数的合理设计进行特征提取；步骤S6结果应用：训练稳定的模型之后，模型的输出结果通过转换就是跳频无人机信号各信号元素在时频图上时间轴预测可能出现的位置信息；步骤S7信号验证：对信号匹配获得的准确信号元素位置逐个检测确保信号元素的独立性，采用各元素四个方位幅度检测法，通过信号元素内部幅值，与信号元素频率轴上下、时间轴左右位置比较幅值大小满足信号斜率要求才认为是一个独立的信号元素；步骤S8信号分类：对经过信号验证的数据进行数据整理，去除统计上冗余的、重复检测的元素，并进行分类。

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