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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计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：CN120124684B 。

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：202510600941.7，技术领域涉及：G06N3/0464；该发明授权一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计方法是由何瀚翔;胡晗;郇鑫焘;安宸榕;宋凯峰设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计方法，属于无线信号处理深度学习领域，包括S1、将输入神经网络的无线信号转换成光谱图格式，得到信号；S2、使用一维傅里叶变换网络提取无线信号中的局部频率特征；S3、使用ViT网络进一步提取无线信号的时域特征；S4、进行二维频域特征提取，使用二维傅里叶变换网络提取无线信号中的全局频率特征；S5、将所提取的无线信号的时频特征输入信号生成网络用于最终输出信号。本发明提供的一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计方法，使生成的无线信号具有更丰富且真实的频率信息，提高生成信号的质量。

本发明授权一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计方法在权利要求书中公布了：1.一种用于人员感知无线信号生成的神经网络设计方法，其特征在于，所述人员感知无线信号是实现对人员活动、行为和生理状态的感知，通过处理无线信号，分析所述无线信号在人体附近的传播特性变化，提取与人体行为相关的信息，包括以下步骤： S1、将输入神经网络的无线信号转换成光谱图格式，得到信号，表示输入无线信号格式为长为M，宽为N，通道数为C的三维矩阵向量； S2、进行一维频域特征提取，使用一维傅里叶变换网络提取无线信号中的局部频率特征； 内容如下： S21、一维傅里叶变换并提取特征； S22、进行自适应特征提取； S22内容如下： S221、随机初始化可学习的参数向量，将其分别沿着宽度方向及通道方向复制延展得到参数向量； S222、随机初始化可学习的参数向量，将其分别沿着长度方向及通道方向复制延展得到参数向量； S223、将S221中参数向量与S222中参数向量相乘得到最终可学习的参数向量； S224、将S223中可学习的参数向量与S22中频谱图逐元素乘积得到滤波后的频谱图，具体公式如下： ； S225、将S224中滤波后的频谱图进行离散傅立叶逆变换得到一维频域特征；计算公式如下： ； 其中，表示滤波信号的第列的第个元素，表示频谱图的第列的第个元素； S226、将S225中操作应用于每一个通道得到滤波信号； S3、进行时域特征提取，使用VisionTransformer网络进一步提取无线信号的时域特征；包括： S31、提取基础时域特征；内容如下： S311、初始化二维卷积模块，将其核尺寸参数设置为，将其步长参数设置为，将其通道数参数设置为； S312、将S311中的二维卷积模块应用于S226滤波信号得到特征向量，具体公式如下： ； 其中，,； S32、提取增强时域特征；内容如下： S321、初始化二维卷积模块，将其核尺寸参数设置为，将其步长参数设置为，将其扩充0参数设置为,将其通道数参数设置为； S322、将S321中的二维卷积模块应用于S226滤波信号得到特征向量，具体公式如下： ； 其中，,； S4、进行二维频域特征提取，使用二维傅里叶变换网络提取无线信号中的全局频率特征； S5、将所提取的无线信号的时频特征输入信号生成网络用于最终输出信号。

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