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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化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：CN120675664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511191861.7，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法是由唐成凯;周迅斌;张松年;程卓;王晨雨;张玲玲;刘洋洋;丹泽升设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法，涉及通信领域，方法包括：实时采集目标卫星向目标接收机发射的导航信号，并进行特征分析，得到导航信号的特征信息，当导航信号被目标接收机锁定时，生成第一干扰信号，直到目标接收机失去对导航信号的锁定，当导航信号未被目标接收机锁定时，生成第二干扰信号，将特征信息输入预设的信号参数预测模型预测导航信号的信号参数，基于预测结果对干扰信号的信号参数进行调整，然后发送至目标接收机。通过上述方法，完成了从切断通信到误导目标的全过程实现，增强了干扰的灵活性和适应性，提高了干扰的成功率和综合效能，显著降低了干扰资源的冗余消耗。

本发明授权一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序卷积神经网络的自适应导航干扰优化方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，实时采集目标卫星向目标接收机发射的导航信号，并进行特征分析，得到所述导航信号的特征信息； 步骤2，判断所述导航信号是否被所述目标接收机锁定； 步骤3，当所述导航信号被所述目标接收机锁定时，生成第一干扰信号，直到所述目标接收机失去对所述导航信号的锁定；其中，所述第一干扰信号用于构建导航信号拒止环境； 步骤4，当所述导航信号未被所述目标接收机锁定时，生成第二干扰信号；其中，所述第二干扰信号用于使所述目标接收机产生错误定位； 步骤5，将所述特征信息输入预设的信号参数预测模型对所述导航信号的信号参数进行预测，得到所述导航信号的参数预测结果；所述信号参数预测模型基于时域卷积神经网络搭建并通过信号参数残差数据训练得到的；所述参数预测结果包括预测功率和预测频率；所述信号参数残差数据表示为真实信号参数和基于多项式回归得到的预测信号参数之差； 步骤6，基于所述参数预测结果，对第一干扰信号或第二干扰信号的信号参数进行调整，然后将调整后的第一干扰信号或第二干扰信号发送至目标接收机，具体包括当干扰信号为第一干扰信号时，对所述第一干扰信号的功率进行调整，使得调整后的第一干扰信号的功率大于所述预测功率，然后将调整后的第一干扰信号发送至目标接收机；当干扰信号为第二干扰信号时，将所述第二干扰信号的频率调整为所述预测频率，然后将调整后的第二干扰信号发送至目标接收机。

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