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龍圖騰網獲悉浙江凡雙科技股份有限公司申請的專利多源信號干擾參數自適應優化配置方法及系統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：CN120200709B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202510653702.8，技術領域涉及：H04K3/00；該發明授權多源信號干擾參數自適應優化配置方法及系統是由趙彥朋;舒偉芳;梅其靈;周來華;蔣愷彥程設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本多源信號干擾參數自適應優化配置方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供多源信號干擾參數自適應優化配置方法及系統，涉及信號干擾技術領域，包括通過獲取待優化信號干擾源的歷史干擾效能數據和實時參數狀態數據構建干擾效能評估模型，采用自適應遺傳算法根據適應度函數優化資源分配方案，并基于動態資源約束矩陣和自適應懲罰函數執行約束驗證和適應度修正。本發明能夠提高信號干擾資源的分配效率和干擾效能，降低系統資源消耗。

本發明授權多源信號干擾參數自適應優化配置方法及系統在權利要求書中公布了：1.多源信號干擾參數自適應優化配置方法，其特征在于，包括： 獲取待優化信號干擾源的歷史干擾效能數據和實時干擾參數狀態數據，基于所述歷史干擾效能數據構建干擾效能評估模型； 采用自適應遺傳算法對所述待優化信號干擾源的資源分配方案進行優化迭代，根據預設的適應度函數計算迭代種群的適應度值，并基于所述適應度值動態調整所述自適應遺傳算法的交叉概率和變異概率； 基于所述干擾效能評估模型構建動態資源約束矩陣和自適應懲罰函數，基于所述動態資源約束矩陣和所述自適應懲罰函數對所述資源分配方案執行約束驗證和適應度修正； 計算種群個體的約束違反度，根據所述約束違反度確定懲罰因子，通過所述懲罰因子對個體適應度值實施自適應調整，基于所述約束違反度更新所述動態資源約束矩陣的約束參數； 基于所述約束參數判斷迭代次數是否達到預設迭代閾值，滿足條件時輸出最優的資源分配方案； 根據所述歷史干擾效能數據提取干擾效能評估特征，建立干擾源的歷史功率分配數據、歷史頻段覆蓋數據對歷史干擾增益數據的影響關系，形成干擾效能評估矩陣，基于所述干擾效能評估矩陣建立各干擾源的效能評估函數，所述效能評估函數用于預測不同功率分配和頻段覆蓋下的干擾增益； 根據所述效能評估函數構建干擾效能評估模塊，利用所述歷史干擾效能數據對所述干擾效能評估模塊的評估參數進行優化調整，生成滿足預設評估精度的干擾效能評估模型； 建立所述待優化信號干擾源的資源分配方案的適應度函數，根據所述適應度函數對所述待優化信號干擾源的資源分配方案進行編碼得到初始種群，計算所述初始種群中各個體的適應度值，基于所述各個體的適應度值計算得到種群最大適應度值和種群平均適應度值； 根據待交叉個體的適應度值與所述種群最大適應度值和所述種群平均適應度值的差值動態調整交叉概率，當所述待交叉個體的適應度值大于所述種群平均適應度值時采用動態壓縮的交叉概率，當所述待交叉個體的適應度值小于或等于所述種群平均適應度值時采用固定維持的交叉概率； 根據待變異個體的適應度值與所述種群最大適應度值和所述種群平均適應度值的差值動態調整變異概率，當所述待變異個體的適應度值小于所述種群最大適應度值時采用動態壓縮的變異概率，當所述待變異個體的適應度值大于或等于所述種群最大適應度值時采用固定維持的變異概率； 獲取多個干擾源的發射功率、天線增益、頻段范圍和波束指向角，基于所述發射功率與所述天線增益的比值構建功率約束矩陣元素，基于所述頻段范圍的重疊積分構建頻率約束矩陣元素，基于所述波束指向角的偏差構建空間約束矩陣元素； 將所述功率約束矩陣元素、所述頻率約束矩陣元素以及所述空間約束矩陣元素組合形成動態資源約束矩陣，所述動態資源約束矩陣用于表征干擾源之間的功率約束關系、頻率約束關系和空間約束關系； 獲取干擾效能期望值與當前干擾效能值，基于所述干擾效能期望值與所述當前干擾效能值的平方差構建效能懲罰項，所述效能懲罰項與動態權重相乘得到綜合效能懲罰值； 基于所述動態資源約束矩陣計算約束懲罰項，所述約束懲罰項通過對所述功率約束矩陣元素、所述頻率約束矩陣元素和所述空間約束矩陣元素分別施加約束類型權重得到； 根據所述動態資源約束矩陣計算功率違反度、頻率違反度以及空間違反度；根據所述綜合效能懲罰值對原始適應度值進行修正得到效能修正適應度值，基于所述功率違反度、所述頻率違反度以及所述空間違反度對所述效能修正適應度值進行修正得到最終適應度值； 針對每個干擾源計算約束違反度，所述約束違反度通過發射功率與天線增益的乘積比值與功率約束閾值的偏差平方與動態權重的乘積求和得到； 基于所述約束違反度構建個體懲罰因子，所述個體懲罰因子通過基礎懲罰系數與違反度加權和的指數函數計算得到，所述違反度加權和通過約束類型權重對各違反度進行加權； 根據所述個體懲罰因子計算群體協同懲罰因子，所述群體協同懲罰因子通過所述個體懲罰因子的均值與違反度方差的加權和得到，所述違反度方差與平滑系數相乘； 基于所述群體協同懲罰因子計算所述約束違反度對約束參數的梯度，基于所述梯度對所述約束參數進行動態更新。

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