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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利雷达有源干扰抑制方法、系统、介质和设备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：CN119247283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411143446.X，技术领域涉及：G01S7/36；该发明授权雷达有源干扰抑制方法、系统、介质和设备是由吴振华;纪腾威;曹宜策;周辰阳;杨利霞设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本雷达有源干扰抑制方法、系统、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雷达有源干扰抑制方法、系统、介质和设备，包括：构建训练集和测试集；构建自监督训练ViT网络；利用训练集对自监督训练ViT网络进行训练，得到训练好的自监督训练ViT网络；利用训练好的自监督训练ViT网络对测试集中的时频图进行干扰特征提取，得到自监督干扰特征图；对自监督干扰特征图进行干扰定位处理，得到带有干扰定位框的自监督干扰特征图；根据带有干扰定位框的自监督干扰特征图，对时频图进行干扰抑制。本发明可消除CNN网络训练时对数据人工标记的依赖以及避免CNN只关注局部信息的弊端，提高网络的泛化性和干扰定位的准确度，从而提高干扰抑制的效果。

本发明授权雷达有源干扰抑制方法、系统、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督训练ViT网络的雷达有源干扰抑制方法，其特征在于，包括： 获取无干扰类型标签的雷达有源干扰时频图集； 从无干扰类型标签的雷达有源干扰时频图集中抽取雷达有源干扰时频图，并将其与自然数据集ImageNet组合形成训练集； 将无干扰类型标签的雷达有源干扰时频图集中的其余雷达有源干扰时频图组成测试集； 构建自监督训练ViT网络；其中，自监督训练ViT网络包括教师网络和学生网络，教师网络和学生网络均采用VIT-tiny网络模型作为基础模型，且使用聚焦的线性注意力模块替代VIT-tiny网络的softmax函数中的自注意力模块； 利用训练集对自监督训练ViT网络进行训练，得到训练好的自监督训练ViT网络； 利用训练好的自监督训练ViT网络对测试集中的时频图进行干扰特征提取，得到自监督干扰特征图； 对自监督干扰特征图进行干扰定位处理，得到带有干扰定位框的自监督干扰特征图； 根据带有干扰定位框的自监督干扰特征图，对时频图进行干扰抑制。

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