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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种辐射源信号参数估计方法、程序、设备及存储介质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：CN118964995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411049514.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种辐射源信号参数估计方法、程序、设备及存储介质是由高敬鹏;余贵霖;沙明辉;朱应申;张天然;江志烨;王子昆;黄煜航;钱建飞;刘逸松设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辐射源信号参数估计方法、程序、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于辐射源信号处理技术领域，具体涉及一种辐射源信号参数估计方法、程序、设备及存储介质。本发明通过融合多种多任务学习模型，设置不同模型权重参数，构建加权平均参数估计公式，实现不同模型互补，提高方法的泛化性。同时，本发明设计了电鳗鸟算法，智能寻优模型权重参数，利用精英反向策略初始化种群，引入柯西变异提升算法跳出局部最优能力，构造警戒因子，管理探索阶段与开发阶段之间的过渡，改进了电鳗鸟位置更新方式，使得模型权重参数组合随迭代次数不断优化，进而提升本发明参数估计的准确度。

本发明授权一种辐射源信号参数估计方法、程序、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种辐射源信号参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取待进行参数估计的辐射源信号的调制方式，基于该调制方式生成辐射源信号数据集；同一种调制方式的辐射源信号的脉内参数数量相同； 步骤2：选择多种辐射源信号参数识别模型，将辐射源信号数据集输入至各辐射源信号参数识别模型中，获取识别结果； 步骤3：对于每一种辐射源信号参数识别模型设置权重参数，构建加权平均参数估计公式； 其中，表示第n个辐射源信号的第k个参数的最终估计值；λm表示第m个辐射源信号参数识别模型的权重参数，λm∈[0,1]，且λ1+λ2+…+λN_model＝1；N_model表示辐射源信号参数识别模型的数量；表示第m个辐射源信号参数识别模型中对于第n个辐射源信号的第k个参数的估计值； 各辐射源信号参数识别模型的权重参数λm采用电鳗鸟算法进行寻优，具体包括以下步骤： 步骤3.1：设置初始电鳗鸟的种群规模ps与最大迭代次数Maxit；初始化当前迭代次数iter＝1，利用随机策略初始化每只电鳗鸟的位置Wa； 步骤3.2：计算初始电鳗鸟种群中每只电鳗鸟的适应度值FitWa，取对应适应度值FitWa最大的前Nps只电鳗鸟，作为精英个体种群pnew； 步骤3.3：计算精英个体种群pnew中每只电鳗鸟位置Wa的反向解组成反向解种群 步骤3.4：将精英个体种群pnew和其反向解种群组成种群o，计算种群o中每只电鳗鸟的适应度值，取对应适应度值最大的前ps只电鳗鸟，组成种群z；并将对应适应度值最大的电鳗鸟的位置，作为电鳗鸟全局最佳位置zbest； 步骤3.5：计算警戒因子E，若E＞1，则执行步骤3.6；否则，执行步骤3.7； 步骤3.6：利用探索阶段位置更新公式，计算种群z中每只电鳗鸟的潜在位置之后执行步骤3.8； 步骤3.7：利用开发阶段位置更新公式，计算种群z中每只电鳗鸟的潜在位置之后执行步骤3.8； 步骤3.8：对于种群z中每只电鳗鸟，计算当前位置的适应度值Fitza与潜在位置的适应度值若潜在位置的适应度值更大，则更新电鳗鸟的当前位置； 步骤3.9：若更新位置后的种群z中存在电鳗鸟当前位置的适应度值Fitza大于全局最佳位置zbest的适应度值Fitzbest，则更新全局最佳位置zbest； 步骤3.10：若iter＜Maxit，则令iter＝iter+1，返回步骤3.5；否则，输出全局最佳位置zbest对应的N_model个参数wa,b，即为各辐射源信号参数识别模型的权重参数，即λb＝wa,b； 步骤4：将待进行参数估计的辐射源信号输入至各辐射源信号参数识别模型中，将各模型输出的识别结果代入到加权平均参数估计公式中，得到参数估计结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。