复旦大学高跃获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利一种面向宽带无线信号的低开销采样分析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：CN121542657B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202610076243.6，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种面向宽带无线信号的低开销采样分析方法是由高跃;陈哲;彭劲搏设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向宽带无线信号的低开销采样分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向宽带无线信号的低开销采样分析方法，该方法包括以下步骤：获取目标宽带信号的原始低速率IQ样本序列，进行多维特征嵌入，得到原始特征序列；对原始低速率IQ样本序列进行自相关模拟采样处理，得到增强自相关特征序列，并与原始特征序列进行拼接，形成融合增强特征序列；将其输入基于深度神经网络的频谱感知模型中进行处理，实时预测出频谱占据先验信息，并将其作为信号重建约束对原始低速率IQ样本序列进行重建，得到有效恢复信号；对有效恢复信号采用基于Transformer的信号分析模型进行信号分析，得到深度分析结果。与现有技术相比，本发明具有突破现有技术中的采样率限制、大幅简化数据处理流程等优点。
本发明授权一种面向宽带无线信号的低开销采样分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向宽带无线信号的低开销采样分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标宽带信号的原始低速率IQ样本序列，进行多维特征嵌入，得到原始特征序列； 对所述原始低速率IQ样本序列进行自相关模拟采样处理，得到增强自相关特征序列，并与所述原始特征序列进行拼接，形成融合增强特征序列； 将所述融合增强特征序列输入基于深度神经网络的频谱感知模型中进行处理，实时预测出目标频段内的频谱占据先验信息，并将其作为信号重建约束对所述原始低速率IQ样本序列进行重建，得到有效恢复信号； 对所述有效恢复信号采用基于Transformer的信号分析模型进行信号分析，得到深度分析结果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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