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龙图腾网获悉电子科技大学;电子科技大学(深圳)高等研究院;中国人民解放军93209部队申请的专利基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号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：CN119270248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411407842.9，技术领域涉及：G01S13/04；该发明授权基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号检测方法是由张龙;张家豪;李晋;张立东;孟博超;熊奎;余显祥;崔国龙;孔令讲设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号检测方法，首先建立基于能量检测的单无人机检测模型，考虑信道的瑞利衰落特性，建立瑞利信道模型并分析虚警概率和检测概率，然后提出基于局部检测+信息融合架构的多无人机对雷达辐射源协同检测的方法，建立全局检测性能评估模型，分析检测系统的性能，实现信号检测。本发明的方法所提模型与方法有效提高了低信噪比场景下的无人机群协同对辐射源目标的检测概率，不仅在理论上丰富了多无人机协同侦察领域的技术框架，而且在实际应用中提供了一种有效的技术手段，以应对低信噪比环境下的侦察挑战，对于提高侦察系统的可靠性和准确性，具有广泛的应用前景。

本发明授权基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机群协同的雷达辐射源弱信号检测方法，步骤如下： S1、建立基于能量检测的单无人机检测概率模型，输出局部判决结果； S2、建立瑞利信道模型，利用蒙特卡洛实验，观察分析时变信道与时不变信道对检测性能的影响； S3、基于步骤S2建立的信道模型，构建局部检测性能评估模型； S4、基于步骤S3的局部检测结果，提出局部检测+决策融合架构的多无人机雷达辐射源弱信号协同检测方法； S5、基于步骤S4，建立全局检测性能评估模型，分析检测系统的性能，实现信号检测； 所述步骤S1具体如下： 设定一个由个无人机组成的网络，一个检测区间内的采样点个数为，第个无人机接收到的观测值表达式如下： 1； 其中，，表示实部和虚部都为均值为0，方差为的复高斯白噪声，表示目标信号，表示传输通道增益，； 采用能量检测器时，第个无人机处的能量统计量表达式如下： 2； 设定表示决策阈值，表示局部决策，每个无人机的决策规则表达式如下： 3； 当检测区间采样点数足够大，根据中心极限定理，式2中的能量统计量在假设下都用高斯分布来表示；则目标信号能量表达式如下： 4； 对应的期望和方差表达式分别如下： 5； 其中，表示假设下对应的期望和方差，表示假设下对应的期望和方差，表示第架无人机接收信号的瞬时信噪比，具体表达式如下： 6； 其中，，表示平均信噪比； 则第个无人机处在给定阈值时的虚警概率、检测概率表达式分别如下： 7； 其中，表示概率，表示标准函数，表达式如下： 8； 其中，表示积分下限，表示积分变量；然后考虑传输通道增益在感知区间内是时不变的，即，得到表达式如下： 9； 最终得到基于能量检测的单无人机的检测概率模型表达式如下： 10； 其中， 11； 其中，表示给定的虚警概率值。

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电子科技大学;电子科技大学(深圳)高等研究院;中国人民解放军93209部队，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006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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