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龙图腾网获悉珠海城市职业技术学院申请的专利基于大数据的无人机通信信号干扰检测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：CN120320880B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510555527.9，技术领域涉及：H04B17/345；该发明授权基于大数据的无人机通信信号干扰检测方法是由冯伟功;方明清;穆艾塔尔·赛地;金圣杰设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的无人机通信信号干扰检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据的无人机通信信号干扰检测方法，方法包括数据采集、数据预处理、无人机通信信号特征选择、构建信号异常检测模型、超参数优化和无人机通信信号干扰检测。本发明涉及信号数据处理技术领域，具体是指基于大数据的无人机通信信号干扰检测方法，本方案创新性地提出了通过频谱特征强化和保留特征时序信息，显著提高了无人机通信信号干扰检测的时效性和准确性；引入双向时序信息融合和设计信号异常检测激活函数，提高检测模型在多种环境下的稳定性；通过获取反向个体、动态非线性收敛因子和个体搜索惯性权重更新策略对获取检测模型最优参数的算法进行改进，从而获取到最优参数组合，提升通信干扰信号检测结果的准确性。

本发明授权基于大数据的无人机通信信号干扰检测方法在权利要求书中公布了：1.基于大数据的无人机通信信号干扰检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤S1：数据采集，通过采集数据，得到无人机通信干扰检测原始数据； 步骤S2：数据预处理，通过对所述无人机通信干扰检测原始数据进行数据清洗、数据过滤、数据归一化和数据补全，得到无人机通信干扰检测初步数据； 步骤S3：无人机通信信号特征选择，通过采用频谱特征强化和最优频谱路径选择，获取高维最优频谱特征矩阵，并对高维最优频谱特征矩阵进行特征降维，最后通过时间延迟神经网络对降维后特征进行时序关联建模，得到优化后的无人机通信信号特征； 步骤S4：构建信号异常检测模型，通过将优化后的无人机通信信号特征和无人机通信干扰检测初步数据作为输入数据，并引入双向时序信息融合和信号异常检测激活函数建立信号异常检测模型，得到信号异常检测模型； 步骤S5：超参数优化，通过获取反向个体、动态非线性收敛因子和个体搜索惯性权重更新策略对获取检测模型最优参数的算法进行改进，从而获取到信号异常检测模型最优参数组合； 步骤S6：无人机通信信号干扰检测，通过将实时数据传递给超参数优化后的信号异常检测模型，得到无人机通信信号干扰检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人珠海城市职业技术学院，其通讯地址为：519090 广东省珠海市金湾区德城路680号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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