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龙图腾网获悉上海无线电设备研究所申请的专利一种数据链干扰识别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：CN117216655B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311154125.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种数据链干扰识别方法是由肖群力;费聚锋;顾杰;芮正雄;汪吕喜;欧鹏设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据链干扰识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种数据链干扰识别方法，包括：获取干扰信号，以得到所述干扰信号的时域特征参数；根据所述时域特征参数，并利用自适应模糊神经网络构建初始干扰识别模型；利用学习算法对所述初始干扰识别模型进行训练，以得到优化后干扰识别模型；以及利用所述优化后干扰识别模型对被干扰的数据链进行干扰识别。本发明基于干扰信号的时域特征参数，可以对被干扰的数据链进行精确地干扰识别，并具有提取特征容易、自适应性和自学习的特点。

本发明授权一种数据链干扰识别方法在权利要求书中公布了：1.一种数据链干扰识别方法，其特征在于，包括： 获取干扰信号，以得到所述干扰信号的时域特征参数； 根据所述时域特征参数，并利用自适应模糊神经网络构建初始干扰识别模型； 利用学习算法对所述初始干扰识别模型进行训练，以得到优化后干扰识别模型；以及 利用所述优化后干扰识别模型对被干扰的数据链进行干扰识别； 所述时域特征参数包括时域矩偏度、时域矩峰度和包络起伏度； 所述自适应模糊神经网络包括输入层、全连接层、标准化层、模糊化层、推理层和去模糊化层；且构建所述初始干扰识别模型的步骤包括： 将所述时域矩偏度、所述时域矩峰度和所述包络起伏度分别记为第一输入数据、第二输入数据和第三输入数据；且所述第一输入数据、所述第二输入数据和所述第三输入数据皆为多维数据； 通过所述全连接层将所述第一输入数据、所述第二输入数据和所述第三输入数据分别映射到第一神经元组、第二神经元组和第三神经元组，以得到第一向量、第二向量和第三向量；所述第一神经元组、所述第二神经元组和所述第三神经元组皆包括若干个神经元； 通过所述标准化层将所述第一向量、所述第二向量和所述第三向量分别映射到[0,1]区间，以得到第一标准化向量、第二标准化向量和第三标准化向量； 通过所述模糊化层计算所述第一标准化向量、所述第二标准化向量和所述第三标准化向量隶属于不同模糊子集的隶属度，以得到第一隶属度值、第二隶属度值和第三隶属度值； 根据所述第一隶属度值、所述第二隶属度值和所述第三隶属度值，计算所述推理层中每个节点对应的模糊规则的激励； 根据所述模糊规则的激励和对应的所述模糊规则，并通过所述去模糊化层计算模型实际输出。

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