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中国电子科技集团公司第三十六研究所张煜培获国家专利权

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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十六研究所申请的专利基于时间预测和上下文对比学习的小样本频谱感知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:CN120180241B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510653118.2,技术领域涉及:G06F18/241;该发明授权基于时间预测和上下文对比学习的小样本频谱感知方法是由张煜培;郑仕链;杨少飞;张陆鑫;丁渊磊;陈洁鹏设计研发完成,并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

基于时间预测和上下文对比学习的小样本频谱感知方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种基于时间预测和上下文对比学习的小样本频谱感知方法,对获取的包括调制信号的原始电磁信号进行预处理,获得未标注标签的预训练样本集和标注标签的微调样本集;标签包括存在调制信号和不存在调制信号;利用预训练样本集对小样本频谱感知模型进行时间预测和上下文对比预训练,得到预训练好的小样本频谱感知模型;小样本频谱感知模型包括自监督编码器,用于得到输入样本的嵌入特征向量;在预训练好的自监督编码器后添加展平层和全连接分类层得到微调编码器;利用微调样本集对微调编码器进行微调训练,得到微调好的小样本频谱感知模型;将待感知的电磁信号预处理后输入微调好的小样本频谱感知模型进行频谱感知,获得频谱感知结果。

本发明授权基于时间预测和上下文对比学习的小样本频谱感知方法在权利要求书中公布了:1.一种基于时间预测和上下文对比学习的小样本频谱感知方法,其特征在于,包括: 对获取的包括调制信号的原始电磁信号进行预处理,获得未标注标签的预训练样本集和标注标签的微调样本集;其中,所述标签包括存在调制信号和不存在调制信号; 利用所述预训练样本集对小样本频谱感知模型进行时间预测和上下文对比预训练,得到预训练好的小样本频谱感知模型;其中,小样本频谱感知模型包括自监督编码器、Transformer编码器、第一全连接层和第二全连接层; 所述自监督编码器,用于获得强增强样本和弱增强样本对应的嵌入特征向量; 所述Transformer编码器,用于基于所述嵌入特征向量通过多头自注意力机制和前馈神经网络获得对应的弱增强样本的上下文向量和强增强样本的上下文向量; 所述第一全连接层,用于预测得到对应弱增强样本的未来切片的预测值;基于预测得到对应的强增强样本的未来切片的预测值,同一弱增强样本或强增强样本的未来切片的真实值和预测值为第一正样本对,弱增强样本或强增强样本的预测值与同一训练批次其他样本的未来切片的真实值为第一负样本对; 所述第二全连接层,用于基于和投影为强增强特征和弱增强特征;同一预训练样本得到的和为第二正样本对,该预训练样本得到的与同一训练批次其他预训练样本得到的为第二负样本对和第二负样本对; 在预训练好的所述自监督编码器后添加展平层和全连接分类层,得到微调编码器;利用所述微调样本集对所述微调编码器进行微调训练,得到微调好的小样本频谱感知模型; 将待感知的电磁信号预处理后输入所述微调好的小样本频谱感知模型进行频谱感知,获得频谱感知结果; 所述包括调制信号的原始电磁信号进行预处理,获得未标注标签的预训练样本集和标注标签的微调样本集,包括: 对所述包括调制信号的电磁信号进行归一化,得到归一化后的电磁信号; 获得所述归一化后的电磁信号对应的信号样本,并生成与所述信号样本数量相同的噪声样本; 将所述信号样本与对应的噪声样本划分为预训练样本和微调样本; 对所述预训练样本分别进行强增强和弱增强处理,得到强增强样本和弱增强样本;其中, 所述强增强样本和弱增强样本组成预训练样本集;所述微调样本及标签,组成微调训练集; 将所述预训练样本添加服从正态分布的高斯噪声得到弱增强样本; 将所述预训练样本进行分割为最大为的随机段数,对分割的各段进行随机打乱时序关系后添加服从正态分布的高斯噪声得到强增强样本。

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中国电子科技集团公司第三十六研究所,其通讯地址为:314033 浙江省嘉兴市南湖区洪兴路387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”。

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