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龙图腾网获悉西安电子科技大学;北京遥测技术研究所申请的专利基于异构图卷积网络的频谱感知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：CN119341668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411611717.X，技术领域涉及：H04B17/309；该发明授权基于异构图卷积网络的频谱感知方法是由王海;董优强;张敏;王静温;高晨宇设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图卷积网络的频谱感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异构图卷积网络的频谱感知方法，主要解决现有技术在非理想信道环境下探测效果不佳，鲁棒性和泛化性弱以及可扩展性差的问题。包括：1使用复用网络中的节点表征多模态信息，层内边和层间边建模多模态信息的潜在的相关性；2使用非线性映射函数将不同模态信息映射到公共维度空间，构建用于复用网络节点属性聚合的异构图卷积，再结合全局池化层和分类器得到异构图卷积网络；3将复用网络输入异构图卷积网络，训练至收敛；4使用训练好的异构图卷积网络实现频谱感知。本发明结合多模态信息与异构图卷积网络，并以端到端的方式进行优化，有效缓解非理想信道环境造成的性能衰落，同时增强频谱感知算法的鲁棒性和泛化性。

本发明授权基于异构图卷积网络的频谱感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图卷积网络的频谱感知方法，其特征在于将多模态信息、复用网络和异构图卷积网络整合到统一的频谱感知框架，以端到端的方式实现频谱占据状态探测；具体包含步骤如下： 1构建复用网络： 1.1利用不同模态映射函数分别将接收信号映射为多种模态信息，并利用该模态信息构建复用网络中层内图的节点属性； 1.2利用径向基函数和多种模态信息构建复用网络中层内图的邻接矩阵，使用耦合图和恒等矩阵构建复用网路中层间图的邻接矩阵； 1.3由节点属性、层内邻接矩阵和层间邻接矩阵三部分构成复用网络； 2构建异构图卷积网络： 2.1使用非线性映射函数将不同模态信息映射到公共维度空间，构建NodeEmbedding模块； 2.2由层内图卷积和层间图卷积组成异构图卷积，其中层内图卷积利用图谱卷积从节点属性的谱域角度聚合接收天线阵列上的同一模态信息；层间图卷积根据层间邻接矩阵，利用图注意力机制对同一接收天线上不同模态的信息分配相应的权重并聚合多模态信息； 2.3使用全局求和池化提取复用网络的抽象特征，获得复用网络的全局表示； 2.4由多层全连接层堆叠构建分类器，将全局图池化层输出序列映射为决策统计量； 2.5将NodeEmbedding模块与异构图卷积、全局池化层和分类器依次级联，得到异构图卷积网络； 3设定初始超参数，将复用网络输入异构图卷积网络，对其进行迭代训练直至收敛，得到优化后的异构图卷积网络； 4使用训练完成的异构图卷积网络将复用网络映射为决策统计量，再根据决策统计量使用蒙特卡洛方法构建固定虚警率的探测阈值，然后根据二元假设条件确定最终频谱占据状态，实现频谱感知。

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西安电子科技大学;北京遥测技术研究所，其通讯地址为：710071 陕西省西安市太白南路2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”。

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