中山大学姜园获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于支持向量机的空域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：CN116582204B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310392296.5，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权一种基于支持向量机的空域频谱感知方法是由姜园;汤荔豪;赵磊设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于支持向量机的空域频谱感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于支持向量机的空域频谱感知方法，包括以下步骤：S1：M阵元均匀线阵获取接收数据；S2：计算接收数据的第一特征和第二特征，所述第一特征为所述接收数据的空间谱最大值，所述第二特征为所述接收数据的前后两段数据的角度差；S3：根据所述第一特征和第二特征，构造特征向量；S4：将所述特征向量与对应的标签构成训练样本集，采用支持向量机算法训练所述样本集，得到支持向量机分类器；S5：采用所述支持向量机分类器对授权用户状态进行分类。本发明根据信号的空域特性，提出了两种新的特征以区分信号和噪声，然后借助SVM算法对提出的两个特征进行分类，通过使用合适的核函数将数据映射到高维空间，提高分类的准确度。
本发明授权一种基于支持向量机的空域频谱感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于支持向量机的空域频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：M阵元均匀线阵获取接收数据； S2：计算接收数据的第一特征和第二特征，所述第一特征为所述接收数据的空间谱最大值，所述第二特征为所述接收数据的前后两段数据的角度差； S3：根据所述第一特征和第二特征，构造特征向量； S4：将所述特征向量与对应的标签构成训练样本集，采用支持向量机算法训练所述样本集，得到支持向量机分类器； S5：采用所述支持向量机分类器对授权用户状态进行分类，所述支持向量机分类器对授权用户信号存在与否给出检测结果并且当授权用户信号存在时输出授权用户信号的来向角度信息。
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