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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利建筑结构健康监测信号的抗干扰传输优化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：CN121261849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511804050.X，技术领域涉及：H04L1/00；该发明授权建筑结构健康监测信号的抗干扰传输优化方法及系统是由徐训;张金鑫;范小春;李保元;彭璟;李维全设计研发完成，并于2025-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本建筑结构健康监测信号的抗干扰传输优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及抗干扰传输技术领域，尤其涉及一种建筑结构健康监测信号的抗干扰传输优化方法及系统。方法通过分布式无线传感器采集建筑结构动态响应信号并完成数字化处理；在本地控制端部署轻量级模仿学习模型，对监测数据的传输信道进行干扰模式识别并提取干扰特征；依据干扰特征生成自适应抗干扰传输策略，将监测数据稳定传输至中心服务器以实现多节点数据融合与健康状态评估；最终根据服务器返回的健康评价结果对模仿学习模型进行参数更新，实现建筑监测信号的高可靠抗干扰传输与自适应优化。本发明提高了建筑结构健康监测信号在复杂干扰环境下的有效传输率及数据完好率，有效提高信号传输可靠性和智能化水平。

本发明授权建筑结构健康监测信号的抗干扰传输优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑结构健康监测信号的抗干扰传输优化方法，其特征在于，所述方法应用于本地控制端，所述本地控制端分别与多个分布式设置的无线传感器连接形成一个节点，多个节点内的控制端均通过无线网络与中心服务器连接，所述方法包括以下步骤： 获取分布式无线传感器实时采集建筑结构的动态响应信号；所述动态响应信号包括建筑结构运行过程产生的应变信号、振动加速度信号、位移信号及模态参数信号； 将所述动态响应信号转换为数字信号，形成建筑结构监测数据集； 部署轻量级模仿学习模型； 基于所述轻量级模仿学习模型对所述建筑结构监测数据集对应的传输信道进行干扰模式识别，生成干扰特征； 根据所述干扰特征，采用所述轻量级模仿学习模型生成抗干扰传输策略； 基于所述抗干扰传输策略将所述建筑结构监测数据集传输到中心服务器，以使中心服务器对多个节点的建筑结构监测数据集进行融合分析，获得建筑结构健康评价结果； 基于中心服务器返回的所述建筑结构健康评价结果对所述轻量级模仿学习模型进行参数更新； 其中，所述根据所述干扰特征，采用所述轻量级模仿学习模型生成抗干扰传输策略，包括： 基于所述干扰特征，结合当前电池电量与传输任务优先级动态调整发射功率，生成发射功率参数； 基于所述干扰特征对应的干扰频率分布，对初始跳频序列进行优化处理，生成跳频序列； 基于所述干扰特征对应的传输质量系数确定选择性重传机制； 基于所述轻量级模仿学习模型根据所述发射功率参数、跳频序列及所述重传机制的联合优化输出抗干扰传输策略。

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武汉理工大学三亚科教创新园，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城用友产业园9号楼；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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