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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知方法、系统、设备及介质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：CN116418431B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310206771.5，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权一种非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知方法、系统、设备及介质是由刘明骞;张晓波;张俊林设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知方法、系统、设备及介质，方法包括：对多天线接收信号进行预处理，采用通道注意力机制提取不同模态的关键特征，采用多模态融合方法对提取的特征融合，并以该融合特征构建频谱感知的检验统计量与检测门限，能够有效实现高斯噪声和非高斯干扰下智能频谱感知；其系统、设备及介质应用于对非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知；本发明有效实现了在高斯噪声和非高斯干扰下多天线系统频谱的智能感知，同时在较低信噪比条件下具有良好的感知性能；此外，本发明是数据驱动的，可以方便地设置期望的虚警概率，在真实环境中更适用。

本发明授权一种非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知方法，其特征在于，包括： 步骤一，对多天线接收信号进行预处理，选取广义协方差矩阵和广义Wigner-Ville分布表征接收信号的不同模态； 步骤二，基于步骤一构建基于多模态融合的网络模型，所述多模态融合的网络模型包括模态处理模块，卷积块，SE注意力模块，全连接层以及自动融合模块；其中的卷积块包括卷积层、批次归一化、ReLu激活函数和最大池化层； 在该网络模型下，利用通道注意力机制对所选取的不同模态进行特征的提取； 首先，将步骤一中接收信号的两种模态广义协方差矩阵和广义Wigner-Ville分布分别送入模态处理模块，将其处理为两个相同大小的二维矩阵，同时进行归一化； 然后，将广义协方差矩阵和广义Wigner-Ville分布对应的两个二维矩阵并行地输入到两个卷积块中，对其进行卷积、池化操作，实现对两个二维矩阵特征的首次提取； 接着，将提取的两个特征分别送入两个SE注意力模块；在SE注意力模块中，首先进行压缩操作,采用全局平均池化，将每个通道上的特征图池化为一个全局特征；假设输入的通道数为，经过压缩操作后特征向量表示为；之后是激励操作，通过两个全连接层，对特征向量降维处理和还原维度，分别得到降维特征向量和还原特征向量；最后将还原特征向量和原特征向量相乘作为SE模块的输出； 最后，通过全连接层将卷积块和SE模块提取的特征展开成相同长度的列向量，得到单模态特征向量分别记为，，其中表示向量的维数； 步骤三，在步骤二构建的基于多模态融合的网络模型下，采用多模态自适应融合方法对所提取的特征进行特征融合，得到基于网络输出的特征向量； 步骤四，利用步骤三得到的网络输出的特征向量构建频谱感知的检测统计量及检测门限，将检测统计量与检测门限进行比较，实现非高斯干扰下多天线系统频谱智能感知。

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