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龙图腾网获悉中邮科通信技术股份有限公司申请的专利一种基于深度强化学习的信号屏蔽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：CN120811542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202511254408.6，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权一种基于深度强化学习的信号屏蔽方法是由陈金泉;谢鹏阳;陈群峰;谭金生;邱贵福;李华贵设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的信号屏蔽方法在说明书摘要公布了：本发明提供了人工智能与通信交叉技术领域的一种基于深度强化学习的信号屏蔽方法，包括：步骤S1、获取大量的历史无线通信信号构建数据集对信号干扰策略生成模型进行训练；步骤S2、将信号干扰策略生成模型部署至信号屏蔽器；步骤S3、对信号屏蔽指令进行校验和解析得到屏蔽参数，采集实时无线通信信号，将实时无线通信信号以及屏蔽参数输入部署的信号干扰策略生成模型，得到实时信号干扰策略；步骤S4、信号屏蔽器基于实时信号干扰策略调制实时干扰信号，功率放大器对实时干扰信号执行功率放大后通过射频天线对外发射，以执行信号屏蔽。本发明的优点在于：极大的提升了信号屏蔽的准确性、实时性以及扩展性，降低信号屏蔽的功耗。

本发明授权一种基于深度强化学习的信号屏蔽方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的信号屏蔽方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、基于动态特征感知层、多域特征融合层以及干扰策略生成层构建信号干扰策略生成模型，设定所述信号干扰策略生成模型的损失函数； 所述动态特征感知层基于频谱动态编码模块、时域特征编码模块、空域特征编码模块、协议语义编码模块以及信号强度编码模块构建；所述频谱动态编码模块、时域特征编码模块、空域特征编码模块、协议语义编码模块以及信号强度编码模块，分别用于从输入的无线通信信号中提取频谱特征、时间特征、空间特征、通信协议特征以及信号强度特征； 所述多域特征融合层基于特征交互强化模块以及动态权重分配模块构建；所述特征交互强化模块用于依据频谱特征、时间特征以及空间特征构建三维关联矩阵；所述动态权重分配模块用于评估所述三维关联矩阵、通信协议特征以及信号强度特征的贡献度，以进行融合得到融合特征； 所述干扰策略生成层基于多目标决策模块、波束优化模块以及输出模块构建；所述多目标决策模块用于依据融合特征生成干扰频点选择矩阵以及功率等级向量；所述波束优化模块用于依据融合特征生成波束赋形权值；所述输出模块用于依据干扰频点选择矩阵、功率等级向量以及波束赋形权值生成信号干扰策略； 步骤S2、获取大量的历史无线通信信号，对各所述历史无线通信信号进行预处理以及标注后构建信号数据集，通过生成对抗网络扩充所述信号数据集的样本量； 步骤S3、将所述信号数据集划分为训练集、验证集以及测试集，通过所述训练集、验证集以及测试集对信号干扰策略生成模型进行训练、验证和测试； 步骤S4、对测试通过的所述信号干扰策略生成模型进行压缩，将压缩后的所述信号干扰策略生成模型部署至信号屏蔽器； 步骤S5、信号屏蔽器启动后，获取输入的信号屏蔽指令，对所述信号屏蔽指令进行校验和解析得到屏蔽参数，采集实时无线通信信号，对所述实时无线通信信号进行预处理后，将所述实时无线通信信号以及屏蔽参数输入部署的信号干扰策略生成模型，得到实时信号干扰策略； 步骤S6、信号屏蔽器基于所述实时信号干扰策略调制对应的实时干扰信号，功率放大器通过数字预失真技术对所述实时干扰信号执行功率放大操作后，通过射频天线对外发射所述实时干扰信号以执行信号定向屏蔽操作； 步骤S7、信号屏蔽器实时采集环境噪声数据以及设备温度，基于所述环境噪声数据对实时干扰信号进行功率补偿，基于所述设备温度动态调整功率放大器以及风扇的工作状态； 步骤S8、信号屏蔽器实时记录信号屏蔽日志，基于所述信号屏蔽日志对信号干扰策略生成模型进行联邦调优。

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