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龙图腾网获悉浙江凡双科技股份有限公司申请的专利多源信号干扰参数自适应优化配置方法及系统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：CN120200709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510653702.8，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权多源信号干扰参数自适应优化配置方法及系统是由赵彦朋;舒伟芳;梅其灵;周来华;蒋恺彦程设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源信号干扰参数自适应优化配置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供多源信号干扰参数自适应优化配置方法及系统，涉及信号干扰技术领域，包括通过获取待优化信号干扰源的历史干扰效能数据和实时参数状态数据构建干扰效能评估模型，采用自适应遗传算法根据适应度函数优化资源分配方案，并基于动态资源约束矩阵和自适应惩罚函数执行约束验证和适应度修正。本发明能够提高信号干扰资源的分配效率和干扰效能，降低系统资源消耗。

本发明授权多源信号干扰参数自适应优化配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.多源信号干扰参数自适应优化配置方法，其特征在于，包括： 获取待优化信号干扰源的历史干扰效能数据和实时干扰参数状态数据，基于所述历史干扰效能数据构建干扰效能评估模型； 采用自适应遗传算法对所述待优化信号干扰源的资源分配方案进行优化迭代，根据预设的适应度函数计算迭代种群的适应度值，并基于所述适应度值动态调整所述自适应遗传算法的交叉概率和变异概率； 基于所述干扰效能评估模型构建动态资源约束矩阵和自适应惩罚函数，基于所述动态资源约束矩阵和所述自适应惩罚函数对所述资源分配方案执行约束验证和适应度修正； 计算种群个体的约束违反度，根据所述约束违反度确定惩罚因子，通过所述惩罚因子对个体适应度值实施自适应调整，基于所述约束违反度更新所述动态资源约束矩阵的约束参数； 基于所述约束参数判断迭代次数是否达到预设迭代阈值，满足条件时输出最优的资源分配方案； 根据所述历史干扰效能数据提取干扰效能评估特征，建立干扰源的历史功率分配数据、历史频段覆盖数据对历史干扰增益数据的影响关系，形成干扰效能评估矩阵，基于所述干扰效能评估矩阵建立各干扰源的效能评估函数，所述效能评估函数用于预测不同功率分配和频段覆盖下的干扰增益； 根据所述效能评估函数构建干扰效能评估模块，利用所述历史干扰效能数据对所述干扰效能评估模块的评估参数进行优化调整，生成满足预设评估精度的干扰效能评估模型； 建立所述待优化信号干扰源的资源分配方案的适应度函数，根据所述适应度函数对所述待优化信号干扰源的资源分配方案进行编码得到初始种群，计算所述初始种群中各个体的适应度值，基于所述各个体的适应度值计算得到种群最大适应度值和种群平均适应度值； 根据待交叉个体的适应度值与所述种群最大适应度值和所述种群平均适应度值的差值动态调整交叉概率，当所述待交叉个体的适应度值大于所述种群平均适应度值时采用动态压缩的交叉概率，当所述待交叉个体的适应度值小于或等于所述种群平均适应度值时采用固定维持的交叉概率； 根据待变异个体的适应度值与所述种群最大适应度值和所述种群平均适应度值的差值动态调整变异概率，当所述待变异个体的适应度值小于所述种群最大适应度值时采用动态压缩的变异概率，当所述待变异个体的适应度值大于或等于所述种群最大适应度值时采用固定维持的变异概率； 获取多个干扰源的发射功率、天线增益、频段范围和波束指向角，基于所述发射功率与所述天线增益的比值构建功率约束矩阵元素，基于所述频段范围的重叠积分构建频率约束矩阵元素，基于所述波束指向角的偏差构建空间约束矩阵元素； 将所述功率约束矩阵元素、所述频率约束矩阵元素以及所述空间约束矩阵元素组合形成动态资源约束矩阵，所述动态资源约束矩阵用于表征干扰源之间的功率约束关系、频率约束关系和空间约束关系； 获取干扰效能期望值与当前干扰效能值，基于所述干扰效能期望值与所述当前干扰效能值的平方差构建效能惩罚项，所述效能惩罚项与动态权重相乘得到综合效能惩罚值； 基于所述动态资源约束矩阵计算约束惩罚项，所述约束惩罚项通过对所述功率约束矩阵元素、所述频率约束矩阵元素和所述空间约束矩阵元素分别施加约束类型权重得到； 根据所述动态资源约束矩阵计算功率违反度、频率违反度以及空间违反度；根据所述综合效能惩罚值对原始适应度值进行修正得到效能修正适应度值，基于所述功率违反度、所述频率违反度以及所述空间违反度对所述效能修正适应度值进行修正得到最终适应度值； 针对每个干扰源计算约束违反度，所述约束违反度通过发射功率与天线增益的乘积比值与功率约束阈值的偏差平方与动态权重的乘积求和得到； 基于所述约束违反度构建个体惩罚因子，所述个体惩罚因子通过基础惩罚系数与违反度加权和的指数函数计算得到，所述违反度加权和通过约束类型权重对各违反度进行加权； 根据所述个体惩罚因子计算群体协同惩罚因子，所述群体协同惩罚因子通过所述个体惩罚因子的均值与违反度方差的加权和得到，所述违反度方差与平滑系数相乘； 基于所述群体协同惩罚因子计算所述约束违反度对约束参数的梯度，基于所述梯度对所述约束参数进行动态更新。

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