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龙图腾网获悉成都空御科技有限公司申请的专利一种基于难例挖掘的无人机无线电频谱检测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：CN121418001B 。

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：202511998641.5，技术领域涉及：H04B17/20；该发明授权一种基于难例挖掘的无人机无线电频谱检测方法及系统是由吴浩;罗江勇;高子然设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于难例挖掘的无人机无线电频谱检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无线电信号检测技术领域，公开了一种基于难例挖掘的无人机无线电频谱检测方法及系统。所述方法包括：对接收的无线电信号进行时频分析，得到一维频谱序列数据；将其输入至基于SSD架构改造的目标检测模型进行检测，该模型采用多尺度特征进行检测，并通过改进的自适应损失函数与负样本增强策略训练得到；根据模型输出确定无人机信号频谱对应的目标子序列的起始与结束频点。所述系统包括用于信号接收与处理的双天线阵列、射频接收单元、工控处理单元及前端设备。本发明有效提升了复杂电磁环境下无人机信号的检测精度与鲁棒性，显著降低了虚警率，适用于对无人机进行实时监测与频谱管控。

本发明授权一种基于难例挖掘的无人机无线电频谱检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于难例挖掘的无人机无线电频谱检测方法，用于从原始无线电信号频谱中检测无人机信号频谱,其特征在于，包括： 对接收的原始无线电信号进行时频分析，得到原始无线电信号频谱的一维序列数据，所述一维序列数据表示信号幅度随频率的分布； 将所述一维序列数据输入至目标检测模型进行检测，其中，所述目标检测模型是基于SSD架构改造、适用于处理所述一维序列数据并采用多尺度特征进行检测的神经网络模型，所述目标检测模型通过改进的自适应损失函数和负样本增强策略训练得到； 根据所述目标检测模型的输出，确定所述无人机信号频谱在所述一维序列数据中对应的目标子序列的起始频点和结束频点； 所述目标检测模型通过改进的自适应损失函数训练得到，包括： 在训练过程中，通过所述自适应损失函数，依据模型对训练样本的预测概率动态调节训练样本的损失权重，使训练聚焦于难例样本； 所述自适应损失函数的表达式为： 其中，表示模型对样本的预测概率，为平衡正负样本权重的系数，为调节因子，用于降低易分类样本的损失贡献，使训练聚焦于难例样本。

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