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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第七研究所申请的专利一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计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：CN119719694B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510221997.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法及系统是由李扬清;周雯;杨灿;肖博设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法及系统，涉及跳频通信技术领域，方法包括：采集包含跳频信号的同相正交信号数据并预处理，得到点状跳频图并划分训练集和测试集；构建基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型并使用训练集进行训练；采用训练后的深度模式识别网络模型提取验证集的跳频周期图案；对跳频周期图案进行匹配对齐后提取跳频频率集。本发明通过生成点状跳频图，采用基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型对点状跳频图进行模式分析识别，提取点状跳频图中的跳频周期图案，在匹配对齐跳频周期图案后提取跳频频率集，在算法复杂度较低的条件下显著提升跳频频率集估计的准确度和鲁棒性。

本发明授权一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度模式识别模型的跳频频率集估计方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集包含跳频信号的同相正交信号数据并进行预处理，所述预处理包括： 对采集到的包含跳频信号的同相正交信号数据进行时频变换处理，得到二维幅度谱时频图： 其中，，T表示时间帧数量，，L表示频率点的数量，表示短时傅里叶变换，表示信号数据x是一个M维复数向量，代表复数域，M为向量维度，表示实数域，表示维度为T×L的实数矩阵； 对得到的时频图进行降噪，具体为，对时频图按时间维度进行腐蚀和膨胀运算，剔除混杂的非线性结构信号和噪点； 其中，腐蚀运算的表达式如下： 腐蚀运算完成后再进行膨胀运算，膨胀运算表达式如下： 其中，表示P取与时频图中单频信号时间长度相同量级的正整数，表示正整数集合； 完成膨胀运算后得到降噪后的时频图，依次采用边缘检测、轮廓检测和矩形中心提取将时频图转换为点状跳频图； 将所述点状跳频图划分为训练集和测试集； 构建基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型并使用所述训练集进行训练；所述基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型采用编码器-注意力模块-解码器结构，解码器中的每一层都与编码器中相应的层通过跳跃连接，编码器与解码器之间还设置有注意力模块，所述注意力模块将编码器提取的特征图按通道维度分组，分组之后的输入特征图经过注意力模块的两个并行分支进行处理并通过矩阵乘操作、Sigmoid函数和加权调整得到最终结果并输入解码器中生成跳频周期图案； 采用训练后的所述基于注意力机制的跳频周期图案深度模式识别网络模型提取验证集的跳频周期图案； 对所述跳频周期图案进行匹配对齐，匹配对齐规则采用归一化平方差匹配法，采用非极大值抑制方法对匹配对齐后的跳频图案按像素点做统计平均后提取跳频频率集。

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