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龙图腾网获悉北京东方计量测试研究所申请的专利超宽带信号的多通道同步采集分析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：CN121334737B 。

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：202511602669.2，技术领域涉及：H04W24/08；该发明授权超宽带信号的多通道同步采集分析方法及系统是由徐圣法;李千惠;邢景仪;李田甜;傅雄军;郭会平;陈洪亮;张静;刘北辰;潘建立设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本超宽带信号的多通道同步采集分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种超宽带信号的多通道同步采集分析方法及系统，启动多通道采集单元对超宽带信号协同触发采集，生成多通道采集信号及各通道对应含多个时间节点信息的时间标记序列。将多通道采集信号与时间标记序列输入预训练的同步校验AI模型，分析各通道采集信号时间关联性并得到同步校验结果。依据结果调用偏差修正模块对存在时间偏差的通道采集信号进行时序调整，得到同步化多通道采集信号。将同步化信号输入信号特征分析AI模型，分析其频段分布与信号完整性，得到多通道信号分析结果。基于分析结果生成含各通道信号质量描述与协同采集建议的采集分析报告，并发送至目标信号处理终端。本发明提升了超宽带信号采集与分析的准确性与全面性。

本发明授权超宽带信号的多通道同步采集分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超宽带信号的多通道同步采集分析方法，其特征在于，所述方法包括： 启动多通道采集单元对超宽带信号进行协同触发采集，生成多通道采集信号及各通道对应的时间标记序列，所述时间标记序列包含各通道采集超宽带信号时的多个时间节点信息； 将所述多通道采集信号与所述时间标记序列输入预训练的同步校验AI模型，通过所述同步校验AI模型对各通道采集信号的时间关联性进行分析，得到同步校验结果，具体包括： 将所述多通道采集信号拆分为多个单通道采集信号，同时提取各通道对应的所述时间标记序列； 将每个所述单通道采集信号与对应的所述时间标记序列输入所述同步校验AI模型的时序映射层，通过所述时序映射层建立采集信号采样点与时间节点信息的关联映射关系； 通过所述同步校验AI模型的关联分析层，以其中一个通道的所述关联映射关系为基准，计算其他通道的所述关联映射关系与基准关联映射关系的时间偏移量； 通过所述同步校验AI模型的偏差判定层，根据预设的偏移量阈值对所述时间偏移量进行判定，确定存在时间偏差的通道及对应的偏差程度； 整合所述时间偏移量、存在时间偏差的通道标识及偏差程度，生成包含各通道同步状态描述的同步校验结果； 根据所述同步校验结果，调用偏差修正模块对存在时间偏差的通道采集信号进行时序调整，得到同步化多通道采集信号； 将所述同步化多通道采集信号输入信号特征分析AI模型，通过所述信号特征分析AI模型对所述同步化多通道采集信号的频段分布与信号完整性进行分析，得到多通道信号分析结果，具体包括： 将所述同步化多通道采集信号输入所述信号特征分析AI模型的频段提取层，通过所述频段提取层分离所述同步化多通道采集信号中的不同频段成分，得到各通道的频段分布信息； 通过所述信号特征分析AI模型的完整性检测层，对各通道的频段分布信息与超宽带信号的标准频段范围进行比对，识别频段缺失或信号衰减的区域，得到信号完整性评估信息； 调用所述信号特征分析AI模型的协同分析层，对多通道间相同频段成分的信号强度与相位一致性进行分析，生成通道间协同特征信息； 将所述频段分布信息、所述信号完整性评估信息及所述通道间协同特征信息输入所述信号特征分析AI模型的结果整合层； 通过所述结果整合层对上述信息进行分类整理，生成包含各通道频段描述、信号完整性等级及通道协同性评价的多通道信号分析结果； 基于所述多通道信号分析结果，生成包含各通道信号质量描述与协同采集建议的采集分析报告，并将所述采集分析报告发送至目标信号处理终端。

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