中国电子科技集团公司第十研究所解韦桐获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利宽带频谱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：CN116223910B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211590281.1，技术领域涉及：G01R23/165；该发明授权宽带频谱检测方法是由解韦桐;张宇阳;欧阳玫丹;甘翼;丛迅超;李贵设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本宽带频谱检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了宽带频谱检测方法，该方法包括：响应于获取到的宽带频谱原始数据，将所述原始数据转换为一维显著向量；提取所述显著向量的信号特征；对所述信号特征进行线性插值上采样后重构所述显著向量，计算重构向量与所述显著向量的交叉熵损失；根据所述交叉熵损失计算宽带频谱检测所需参数信息。本发明能够完成复杂电磁环境下的宽带频谱检测。
本发明授权宽带频谱检测方法在权利要求书中公布了：1.一种宽带频谱检测方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于获取到的宽带频谱原始数据，将所述原始数据转换为一维显著向量； 提取所述显著向量的信号特征； 对所述信号特征进行线性插值上采样后重构所述显著向量，计算重构向量与所述显著向量的交叉熵损失； 根据所述交叉熵损失计算宽带频谱检测所需参数信息； 所述将所述原始数据转换为一维显著向量具体包括： 将所述原始数据中有信号的部分标记为显著性区域，将没有信号的部分标记为非显著性区域，得到一维显著向量作为标签； 所述提取所述显著向量的信号特征具体包括： 对所述原始数据进行最大最小值归一化，并和对应标签一同输入深度学习模型中提取所述显著向量的低层细节特征和高层语义特征； 利用空间和通道注意力机制对显著对象高响应的空间区域和特征增强，得到增强后的高层语义特征； 通过增强后的高层语义特征提取全局上下文特征； 将所述增强后的高层语义特征、所述低层细节特征和所述全局上下文特征融合得到融合特征和融合特征的特征图； 利用特征图的内部特性来细化特性映射得到所述显著向量的信号特征。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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