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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种基于CBMA-MU-Net的干扰识别与抑制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：CN116527159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310327466.1，技术领域涉及：H04B15/00；该发明授权一种基于CBMA-MU-Net的干扰识别与抑制方法是由任光亮;成旭曼;覃思豪设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CBMA-MU-Net的干扰识别与抑制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CBMA‑MU‑Net的干扰识别与抑制方法，包括：对原始信号进行奇偶频点分离的数据预处理操作，获得原始数据的偶数频点数据和奇数频点数据；构建CBAM‑M‑Net干扰识别网络，并将偶数频点数据的时频矩阵输入CBAM‑M‑Net干扰识别网络以获得干扰识别结果，CBAM‑M‑Net干扰识别网络包括Mobile‑Net模型和CBAM模块；将干扰识别结果和偶数频点数据的时频矩阵同时输入U‑Net干扰预测网络中，完成干扰信号重建；通过接收端原始奇频点信号与重构干扰信号作差，实现干扰抵消。本发明有效结合了传输体制特性与深度学习优势，基于图像识别技术实现了通信系统干扰信号的识别与重构，完成了有效干扰识别与抑制。

本发明授权一种基于CBMA-MU-Net的干扰识别与抑制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CBMA-MU-Net的干扰识别与抑制方法，其特征在于，包括： S1：对原始信号进行奇偶频点分离的数据预处理操作，获得原始数据的偶数频点数据的时频矩阵； S2：构建CBAM-M-Net干扰识别网络，并将所述偶数频点数据的时频矩阵输入所述CBAM-M-Net干扰识别网络以获得干扰识别结果，所述CBAM-M-Net干扰识别网络包括Mobile-Net模型和CBAM模块； S3：将所述干扰识别结果和所述偶数频点数据的时频矩阵同时输入U-Net干扰预测网络中，完成干扰信号重构； S4：通过接收端原始奇频点信号与重构的干扰信号作差，实现干扰抵消； 所述S1包括： 对原始频域信号进行离散傅里叶变换，将原始频域信号以均匀间隔映射至子载波，信号在子载波上间隔放置，假定映射至频点中的奇数子载波，则频域偶数子载波上不存在传输信号数据，从而获得仅含有干扰信号的偶数频点数据的时频矩阵。

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