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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于形状参数估计和半盲源分离的通信信号抗干扰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：CN120498933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510919454.7，技术领域涉及：H04L25/02；该发明授权基于形状参数估计和半盲源分离的通信信号抗干扰方法是由宋睿平;王建;闫斌;季明江;黄昊;李兴格;马雅楠设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形状参数估计和半盲源分离的通信信号抗干扰方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于形状参数估计和半盲源分离的通信信号抗干扰方法，所述方法包括以下步骤：S1.信号接收装置通过天线获取接收信号，所述接收信号为包括来自信号发送装置的发送信号、来自其他源的干扰信号的混合信号；S2.结合深度学习方式与数值分析方式，获得接收信号的信号形状参数估计值；S3.将接收信号和干扰信号以及信号形状参数估计值输入信号处理系统，信号处理系统采用信号形状参数估计算法和基于AuxIVA的半盲源分离算法获取目标通信信号。本方法能够提高算法准确度，进而有效提高在无线通信中对造成影响的同频带干扰信号的抗干扰能力。

本发明授权基于形状参数估计和半盲源分离的通信信号抗干扰方法在权利要求书中公布了：1.基于形状参数估计和半盲源分离的通信信号抗干扰方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.信号接收装置通过天线获取接收信号，所述接收信号为包括来自信号发送装置的发送信号、来自其他源的干扰信号的混合信号； S2.结合深度学习方式与数值分析方式，获得信号形状参数估计值； S3.将接收信号和干扰信号以及信号形状参数估计值输入信号处理系统，信号处理系统采用信号形状参数估计算法和基于AuxIVA的半盲源分离算法获取目标通信信号； 获得信号形状参数估计值的步骤为： 分别用时频矩阵表示时域接收信号、时域干扰信号和估计得到的时域目标通信信号，通过进行短时傅里叶变换STFT，得到三个信号的时频矩阵： ； ； ； 相应地，混合信号在时频域的生成表达式可以被表示为： ； 其中，为干扰信号的STFT结果中前第帧信号对当前帧信号的影响系数；为系数下标序号，为原始的发射信号；是需要同时考虑的相邻帧数量； 为干扰信号的STFT结果中，当前帧和最近帧对接收信号的STFT结果： ； 基于AuxIVA算法的半盲源分离算法，使用的参数为时频域上的接收信号，同时使用已经过训练的用于估计形状参数的神经网络，获取的计算结果为同时经过神经网络和数值计算方法获得的形状参数估计值，通过形状参数估计算法获得形状参数估计值，具体如下： 在AuxIVA算法中，信号在时域上服从广义高斯分布，其概率密度函数表达式如下所示： ； 其中，为概率密度表达式中自变量的表示符号，和为信号的均值和方差，参数，是伽马函数； 计算权重协方差矩阵和分离矩阵： ； ； 其中，为权重函数，为矩阵的共轭转置，为将向量与自己的共轭转置相乘并取时域上的均值；是遗忘因子；通过迭代对分离矩阵进行更新，最后取矩阵的第一行作为最终分离矩阵中的第一行，至此完成分离矩阵的估计； 是分离矩阵的时频表示形式，为一个的复数域矩阵，拆分为： ； 其中是一个长为、全部为0的列向量，是一个维的单位矩阵，目标是对的第一行进行估计； 通过估计的分离矩阵计算源信号的时频矩阵表示，并通过逆短时傅里叶变换获得源信号的时域表示，该源信号为对发送信号的最优估计，即目标通信信号。

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