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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第三十六研究所申请的专利基于深度学习的无线电信号到达时间估计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：CN120277333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510733717.5，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习的无线电信号到达时间估计方法是由张陆鑫;郑仕链;杨小牛设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无线电信号到达时间估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的无线电信号到达时间估计方法，属无线电信号处理领域，解决了复杂电磁环境下无线电信号到达时间估计精度低的问题。包括对仿真生成的复基带信号和纯噪声数据进行预处理得到IQ矩阵形式的样本数据，与样本标签组成信号样本集；利用信号样本集对到达时间估计模型进行训练，达到最大迭代次数保存损失函数最小的模型参数，得到训练好的到达时间估计模型；实时采集无线电信号进行处理后得到对应的复基带信号，基于预定长度滑窗截取多个信号片段进行归一化，分别提取实部虚部堆叠成对应的多个IQ矩阵输入训练好的模型得到信号起始采样点索引估计值；基于信号起始采样点索引估计值信号到达时间。提升信号到达时间的估计精度。

本发明授权基于深度学习的无线电信号到达时间估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无线电信号到达时间估计方法，其特征在于，包括： 对仿真生成的复基带信号和纯噪声数据进行预处理得到IQ矩阵形式的样本数据，与对应的样本标签组成信号样本集；其中，所述复基带信号对应的样本标签为信号起始采样点索引值； 利用所述信号样本集对到达时间估计模型进行训练，达到最大迭代次数保存损失函数最小的模型参数，得到训练好的到达时间估计模型； 实时采集无线电信号，进行下变频处理后得到对应的复基带信号，基于预定长度滑窗截取为多个信号片段并进行归一化，分别提取实部虚部堆叠成对应的多个IQ矩阵后，依次输入所述训练好的到达时间估计模型直至找到信号起始采样点索引估计值；基于所述信号起始采样点索引估计值和信号片段的序号计算得到信号到达时间； 所述到达时间估计模型依次包括输入层、自适应校正模块、特征提取模块、特征聚焦模块和到达时间预测模块； 所述输入层，用于接收所述IQ矩阵； 所述自适应校正模块，用于消除多径、噪声对IQ矩阵产生的偏移，输出校正后的时域IQ矩阵； 所述特征提取模块，用于捕捉所述校正后的时域IQ矩阵的不同尺度的融合特征； 所述特征聚焦模块，用于基于自注意力机制在时间通道中进行信号特征选择，输出聚焦后的信号特征； 所述到达时间预测模块，包含个神经元，用于输出个信号起始采样点索引估计值的概率和1个纯噪声数据的概率; 所述自适应校正模块依次包括傅里叶变换层、全连接频域权重学习层和傅里叶逆变换重构层； 所述损失函数，如下： ； 其中，为第二样本信号；为归一化的第二样本信号；、分别为归一化后的第二样本信号的实部和虚部；是到达时间估计模型的参数化函数，用于获取模型预测的概率分布；为可学习参数，为输入样本所对应的真实标签，为模型输出的类别数； 基于所述信号起始采样点索引估计值和信号片段的序号计算得到信号到达时间，如下： ； 其中，为接收机采集到信号的时刻，为接收机的采样率；为信号起始采样点索引估计值；为第一次获得以内的信号起始采样点索引估计值的信号片段的序号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电子科技集团公司第三十六研究所，其通讯地址为：314033 浙江省嘉兴市南湖区洪兴路387号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。