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龙图腾网获悉北京锐士装备科技有限公司申请的专利一种卫星导航干扰信号检测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：CN119414420B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411666918.X，技术领域涉及：G01S19/21；该发明授权一种卫星导航干扰信号检测方法及系统是由刘雄建;徐一凡;彭庆祥;李钰鑫;张威;宋晨磊设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种卫星导航干扰信号检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种卫星导航干扰信号检测方法及系统，涉及卫星导航技术领域，其方法包括：预部署空基设备以及地面设备，根据地面设备获取卫星导航信号并进行信号处理；根据预设干扰信号检测策略对信号处理完成的卫星导航信号进行干扰检测，确定卫星导航信号的可能干扰信号类型；根据历史数据库提取可能干扰信号类型对应干扰信号的信号特征并进行特征处理，构建卫星导航干扰信号检测模型，识别信号处理完成的卫星导航信号中的干扰信号；对干扰信号进行检测定位，将干扰信号以及检测定位结果进行可视化显示处理；有效实现了对卫星导航干扰信号的检测。

本发明授权一种卫星导航干扰信号检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种卫星导航干扰信号检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：预部署空基设备以及地面设备，根据地面设备获取卫星导航信号并进行信号处理； 步骤2：根据预设干扰信号检测策略对信号处理完成的卫星导航信号进行干扰检测，确定卫星导航信号的可能干扰信号类型； 步骤3：根据历史数据库提取可能干扰信号类型对应干扰信号的信号特征并进行特征处理，构建卫星导航干扰信号检测模型，识别信号处理完成的卫星导航信号中的干扰信号； 步骤4：对干扰信号进行检测定位，将干扰信号以及检测定位结果进行可视化显示处理； 其中，步骤3，包括： 根据历史数据库提取可能干扰信号类型对应干扰信号的信号特征； 当可能干扰信号类型的数量为1时，根据信号特征以及卫星导航信号构建信号模型，从信号模型中随机提取卫星导航信号数量的连续信号点，记为信号处理点； 根据信号处理点的特征向量组建信号处理矩阵并进行奇异值分解，获取奇异值并进行从大至小逐次排序； 根据预设信号特征分析数量以及从大至小逐次排序结果保留奇异值，获取保留奇异值对应的信号特征，记为识别信号特征，并将剩余信号特征进行特征剔除处理； 当可能干扰信号类型的数量不为1时，根据历史数据库获取信号特征对识别干扰信号的影响权重，对信号特征进行特征加权融合处理，获取识别信号特征； 当存在历史数据库无法获取信号特征对识别干扰信号的影响权重时，根据信号特征的特征类型进行信号特征划分，并根据预设卷积神经网络模型分别对信号特征划分结果进行学习，根据特征类型以及学习结果对信号特征进行特征分类融合处理，获取识别信号特征，其中，信号特征的特征类型包括：时域特征类型、频域特征类型以及相位特征类型； 获取识别信号特征的特征值波动范围，确定识别信号特征的特征值分布数据； 根据预设卷积神经网络模型构建卫星导航干扰信号检测模型； 获取识别信号特征的识别特征数据量，从历史数据库中随机选取识别特征数据量的历史信号特征，根据历史信号特征构建测试集以及训练集对卫星导航干扰信号检测模型进行模型训练； 根据模型性能评估指标评估模型训练结果，结合识别信号特征的特征值分布数据获取卫星导航干扰信号检测模型的模型性能评分，其中，模型性能评估指标包括：模型识别精确率评估指标以及模型识别召回率评估指标； ；其中，表示卫星导航干扰信号检测模型的模型性能评分；表示卫星导航干扰信号检测模型正确识别卫星导航信号的数量；表示卫星导航干扰信号检测模型错误识别卫星导航信号的数量；表示卫星导航干扰信号检测模型错误识别卫星导航信号中的干扰信号的数量；表示卫星导航干扰信号检测模型的模型识别精确率评估指标；表示卫星导航干扰信号检测模型的模型识别召回率评估指标；表示第个识别信号特征的特征值；表示识别信号特征的特征值波动范围；表示识别信号特征的数量； 当卫星导航干扰信号检测模型的模型性能评分不低于预设性能评分时，判定卫星导航干扰信号检测模型的模型训练完成； 将识别信号特征输入模型训练完成的卫星导航干扰信号检测模型中，识别信号处理完成的卫星导航信号中的干扰信号。

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