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龙图腾网获悉南瑞集团有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司申请的专利一种基于深度注意力检测模型的无人机射频识别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：CN115687893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202211078175.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于深度注意力检测模型的无人机射频识别方法是由贾秀波;郝后堂;刘靖;吴磊;余晓明;张陈啸设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度注意力检测模型的无人机射频识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度注意力检测模型的无人机射频识别方法，包括：采集多个待识别的无人机射频信号；将多个待识别的无人机射频信号输入预先训练获得的深度注意力检测模型，预测输出射频信号分类；射频信号分类包括是否存在无人机、无人机型号和当前无人机工作模式。

本发明授权一种基于深度注意力检测模型的无人机射频识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度注意力检测模型的无人机射频识别方法，其特征在于，包括： 采集多个待识别的无人机射频信号； 将多个待识别的无人机射频信号输入预先训练获得的深度注意力检测模型，预测输出射频信号分类； 射频信号分类包括是否存在无人机、无人机型号和当前无人机工作模式； 其中，所述深度注意力检测模型采用编码器-解码器架构的全卷积网络，所述解码器包括射频特征模块和射频通道注意聚集模块； 其中，射频特征模块包括FFBlock1模块、FFBlock2模块和FFBlock3模块； ResnetBlock1层的输出端连接FFBlock1模块的输入端，ResnetBlock2层的输出端连接FFBlock2模块的输入端，ResnetBlock3层的输出端连接FFBlock3模块的输入端； 射频通道注意聚集模块包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第四卷积层、FCABLOCK1模块和FCABLOCK2模块； FFBlock1模块的输出端、第一卷积层和第二卷积层依次连接，第三卷积层的输出端连接FFBlock1模块的输入端，第三卷积层的输入端连接FCABLOCK1模块的输出端，FCABLOCK1模块的输入端连接FFBlock2模块的输出端； 第一卷积层的图片大小为128*128，第一卷积层的卷积核为3*3，第二卷积层的图片大小为1*128，第二卷积层的卷积核为1*3，第三卷积层和第四卷积层的图片大小为32*32； FFBlock3模块的输入端连接卷积核为1×1的第四卷积层； 第四卷积层的输入端连接FCABLOCK2模块的输出端，FCABLOCK2模块的输入端连接ResnetBlock4层的输出端。

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