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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种协作频谱感知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：CN116582205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310732086.6，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权一种协作频谱感知方法及系统是由王永华;韦祖回;袁豪;黄文平设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种协作频谱感知方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种协作频谱感知方法及系统，涉及频谱感知的技术领域，构建协作频谱感知模型，并由协作频谱感知模型中的协作次用户对授权频段内的信号进行观测和重构，进而由融合中心将重构的信号组合为信号矩阵，并计算其对应的协方差矩阵，进一步将协方差矩阵划分为训练集和测试集，其中，训练集中带有少量标签的样本然后对训练集进行聚类训练，进而获取大量的样本标签，并基于聚类训练结果获取对应的频谱感知分类器，最后根据频谱感知分类器对测试集进行分类，依据分类结果判断主用户是否存在于协作次用户观测的授权频段内，验证协作频谱感知方法的可靠性和实用性，提升在低信噪比环境下的频谱感知精度，进而提升频谱感知的整体性能。

本发明授权一种协作频谱感知方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种协作频谱感知方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建协作频谱感知模型，所述协作频谱感知模型至少包括：一个主用户、一个融合中心和M个协作次用户； S2：利用协作次用户进行信号观测，对观测的信号进行重构； S3：利用融合中心将重构后的信号组合为信号矩阵，并计算其对应的协方差矩阵； S4：将所述协方差矩阵划分为训练集和测试集； S5：对训练集进行聚类训练，基于聚类训练结果，得到频谱感知分类器； S6：利用所述频谱感知分类器对测试集进行分类，根据分类结果，判断主用户是否存在； 步骤S2所述的利用协作次用户进行信号观测，对观测的信号进行信号重构的过程为： 利用VMD对第个协作次用户观测到的信号进行重构处理，获取重构信号表达式，表达式为： ； 其中，VMD表示变分模态分解； 步骤S4所述的将所述协方差矩阵分为训练集和测试集的过程为： S41：利用信息几何将概率分布函数族映射为一个统计流形，过程满足： ； 其中，S表示概率分布函数族，表示概率分布，，表示随机变量，表示维样本空间，表示维的特征向量组成的参数集，表示参数集中的一个参数，表示维的特征向量空间，表示参数集中的一个参数； S42：利用信息几何将概率分布中的参数用协方差矩阵参数化表示，并将所有的协方差矩阵的张成空间定义为矩阵流形，将协方差矩阵映射为矩阵流形上的点信号，其中，所述矩阵流形包括信号协方差矩阵和噪声协方差矩阵； S43：设定一个频谱感知周期，在所述频谱感知周期内收集N个所述点信号，并将所述点信号组成数据集D，过程满足： ； 其中，； 将所述数据集D分为训练集和测试集，并将训练集中的10%至15%标记为状态的样本集，记作；剩余85%至90%的无标签样本集，记作，过程满足： ； 其中，，表示在主用户为状态下收集到的噪声协方差矩阵；表示主用户为状态的样本标签，表示主用户状态未知的协方差矩阵，。

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