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龙图腾网获悉暨南大学;广州通导信息技术服务有限公司申请的专利面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择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：CN119966539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510415990.3，技术领域涉及：H04B17/30；该发明授权面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法是由李晓帆;王渤洋;杨毅;孔亮宸;江蓉;黄加华设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法，包括以下步骤：对混叠信号经过短时傅里叶变换后的结果，分解得到信号分解的基矩阵、混叠频谱信号类型的表征矩阵，将后者与指示因子构建级联矩阵；对不同的级联矩阵中的元素进行HL检验，得到最优的锚节点组，接着按列拆分得到若干个系数矩阵；对每个系数矩阵进行多视角信息融合，确定信号类别；将每个系数矩阵分解成监测节点的距离表示矩阵、信号功率及位置耦合矩阵，再将后者分解为用于功率估计的功率系数矩阵、用于定位的弧度信息矩阵。本发明通过设计一个三层深度分解结构，依次实现混叠频谱信号的类别、位置和功率估计的识别，有效降低了计算复杂度并加速了迭代收敛速度。

本发明授权面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法在权利要求书中公布了：1.面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对监测节点接收到的混叠信号经过短时傅里叶变换后的结果，进行NMF分解，得到信号分解的基矩阵、混叠频谱信号类型的表征矩阵； 步骤2：由混叠频谱信号类型的表征矩阵以及指示因子，构建级联矩阵； 步骤3：对个不同的级联矩阵中的元素进行HL检验，得到最优的锚节点组； 所述HL检验按照下式进行，HL检验计算值最大的组合认为是最优的锚节点组： ； 其中，表示代表了在第次构建锚节点组时，位置信号源的排名结果；；为锚节点的数量，为信号模板库里的数量； 步骤4：将最优的锚节点组进行按列拆分，得到若干个系数矩阵； 步骤5：采用DempsterShafer理论对每个系数矩阵进行多视角信息融合，实现确定频谱混叠无线信号类别的第一层协同感知； 步骤6：将每个系数矩阵NMF分解成监测节点的距离表示矩阵、信号功率及位置耦合矩阵； 所述监测节点的距离表示矩阵和信号功率及位置耦合矩阵，采用粒子群优化算法得到监测节点的距离表示矩阵最优初始值，并引入共识结果矩阵，按照下式进行更新： ； ； ； 其中，为超参数，代表矩阵对应元素进行乘法运算，为矩阵的转置运算； 步骤7：对信号功率及位置耦合矩阵进一步NMF分解为用于功率估计的功率系数矩阵、用于定位的弧度信息矩阵。

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