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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種基于自相關高階譜特征的短波通聯行為識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115270866B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210867401.1，技術領域涉及：G06F18/213；該發明授權一種基于自相關高階譜特征的短波通聯行為識別方法是由雷迎科;李海濤;金虎;馮輝;潘必勝;陳翔;王津;錢鋒;滕飛;李揚設計研發完成，并于2022-07-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于自相關高階譜特征的短波通聯行為識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于自相關高階譜特征的短波通聯行為識別方法，該方法為：求時域信號的自相關函數，得到自相關序列；對自相關序列做雙譜變換，計算三階累積量；將得到的三階累積量矩陣做采樣處理，并轉換成類似圖片的三通道格式，構建數據集；設計兩路輸入的卷積神經網絡模型，并通過增加模型深度、引入BatchNormalization層、改進激活函數的方式進一步改進，得到最終的網絡模型；將數據集輸入最終的網絡模型，完成訓練與分類的任務。本發明能夠避免對信號進行解調、解交織、解碼等一系列操作，可以直接通過對物理層信號的識別來判斷通聯行為，在低信噪比環境下，也具有良好的識別效果。

本發明授權一種基于自相關高階譜特征的短波通聯行為識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于自相關高階譜特征的短波通聯行為識別方法，其特征在于，步驟如下： S1、求時域信號的自相關函數，得到自相關序列； S2、對自相關序列做雙譜變換，計算三階累積量； S3、將得到的三階累積量矩陣做采樣處理，并轉換成類似圖片的三通道格式，構建數據集； S4、設計兩路輸入的卷積神經網絡模型，并通過增加模型深度、引入BatchNormalization層、改進激活函數的方式進一步改進，得到最終的網絡模型； S5、將數據集輸入最終的網絡模型，完成訓練與分類的任務； 所述S1的具體步驟為： 步驟S11、根據短波無線電規程MIL-STD-188-141B規定的五種突發波形BW0、BW1、BW2、BW3、BW4，使用MATLAB仿真生成五種突發波形的信號樣本各1000個，信號為I、Q信號，生成時間序列； 步驟S12、求的自相關函數，定義為： ； 對于接收端信號，考慮加性高斯白噪聲，那么； 定義接收端信號的自相關函數為： ； 其中為高斯白噪聲的方差，是的自相關函數； 所述S4的具體步驟為： 步驟S41、根據經典卷積神經網絡LeNet-5和AlexNet的結構，給網絡模型構建兩個支路，分別記為Ⅰ路和Ⅱ路； 步驟S42、通過增加全連接層，增加Ⅱ路的模型深度；兩個支路的最后一個全連接層輸出維度為256； 步驟S43、將兩個全連接層輸出的256維向量進行疊加，再依次通過leakyrelu激活函數、batchnormalization層、dropout層，最終通過softmax分類器，輸出分類結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：230000 安徽省合肥市蜀山區黃山路460號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。