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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于注意力机制的同频信号分离方法、装置、设备及介质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：CN121333336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511882502.6，技术领域涉及：H04B1/10；该发明授权基于注意力机制的同频信号分离方法、装置、设备及介质是由赵海涛;魏急波;查燕平;王海军;张亦弛;辜方林;熊俊;刘潇然;张晓瀛设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的同频信号分离方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于注意力机制的同频信号分离方法、装置、设备及介质，属于无线通信技术领域。所述方法包括：获取同时同频干扰场景下的混合信号并仿真生成多类调制信号作为先验纯净信号；将所有先验纯净信号输入基于Arcface损失函数训练的先验信号特征提取网络，得到各类调制信号的嵌入中心作为先验信息；构建并训练目标信号分离网络，在该网络中，根据混合信号编码器提取混合信号特征，根据调制特征编码模块从嵌入中心中编码提取调制特征，根据交叉注意力模块对混合信号特征和调制特征进行双向交叉注意力计算，得到聚焦于目标信号的融合特征并进行解码，重构输出目标估计信号。本方法能够实现同时同频干扰场景下的目标信号精准分离。

本发明授权基于注意力机制的同频信号分离方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的同频信号分离方法，其特征在于，所述方法包括： 获取同时同频干扰场景下的混合信号，所述混合信号包括目标信号及与其同时同频但调制类型不同的干扰信号，并仿真生成多类调制信号作为先验纯净信号； 将所有先验纯净信号输入基于Arcface损失函数训练得到的先验信号特征提取网络进行特征提取，得到各类调制信号的嵌入向量，并通过对各类嵌入向量进行求和平均，得到各类调制信号的嵌入中心作为目标信号分离的先验信息； 构建并训练包括混合信号编码器、调制特征编码模块、交叉注意力模块以及混合信号解码器的目标信号分离网络； 将所述混合信号输入训练好的目标信号分离网络，根据所述混合信号编码器提取混合信号特征，根据所述调制特征编码模块从所述嵌入中心中编码提取调制特征，并根据所述交叉注意力模块对所述混合信号特征和所述调制特征进行双向交叉注意力计算，得到聚焦于目标信号的融合特征后，通过所述混合信号解码器对所述融合特征进行解码，重构输出目标估计信号； 其中，将所有先验纯净信号输入基于Arcface损失函数训练得到的先验信号特征提取网络进行特征提取，得到各类调制信号的嵌入向量，并通过对各类嵌入向量进行求和平均，得到各类调制信号的嵌入中心，包括： 将所述先验信号特征提取网络输出的嵌入向量展平后输入Arcface层获得输出标签，并通过计算Arcface损失函数进行网络优化训练，得到训练好的先验信号特征提取网络； 将先验纯净信号数据集输入进行特征提取，得到嵌入向量集，表示为： ； 其中，为先验纯净信号数据集中的总样本数量，表示相对应的调制标签，表示经过后提取得到的嵌入向量；表示第个样本的信号数据； 通过对所述嵌入向量集中的每一类调制信号的嵌入向量进行求和平均，得到嵌入中心集，其中是调制类型数量，第类调制信号的嵌入中心表示为： ； 其中，表示第类调制信号的样本数量，表示第个调制标签的嵌入向量。

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