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龙图腾网恭喜苏州恩巨网络有限公司申请的专利一种基于机器学习的无线电信号识别方法及系统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：CN119416125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510001359.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于机器学习的无线电信号识别方法及系统是由黄学民;高晨晨;朱文燕;翁庆军设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的无线电信号识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的无线电信号识别方法及系统，包括：获取无线电频谱的监测信号；计算信号到达的时间差和信号的到达角度，输入至神经网络模型，输出监测信号的干扰识别和定位结果；将监测信号分割成单一干扰源的信号片段，并重建无线电频谱，再次输入至神经网络模型，输出关于信号类型的预测结果。结合信号到达的时间差、信号的到达角度、干扰信号识别以及干扰源的精确定位，能够更有效地滤除干扰，重建无线电频谱，并使用标记的频谱数据训练机器学习模型，以识别和分类不同的无线电信号，从而在提高无线电信号识别准确性的同时，也增强了系统对复杂环境的适应能力。

本发明授权一种基于机器学习的无线电信号识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的无线电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取无线电频谱的监测信号；对监测信号进行预处理，并计算信号到达的时间差和信号的到达角度；将监测信号输入至神经网络模型，将信号到达的时间差和信号的到达角度输入，输出监测信号的干扰识别和定位结果；根据干扰识别和定位结果，使用时间轴标记法将监测信号分割成单一干扰源的信号片段；将信号片段滤除干扰，并重建无线电频谱；其中，信号片段滤除干扰的方法为：将每个分割出的信号片段应用滤波器，以去除不属于该干扰源的信号成分，其中，滤波器是带通滤波器或Wiener滤波器；将重建的无线电频谱再次输入至神经网络模型，输出关于信号类型的预测结果；其中，重建无线电频谱的方法包括：对滤除干扰后的信号片段进行快速傅里叶变换，并通过找到幅度最大的峰值来估计信号的频率和幅度，进而重建无线电频谱；对重建的无线电频谱进行校正，以补偿在滤波和重建过程中产生的错误或失真；将监测信号的信号到达的时间差和信号的到达角度编码为热图，并与对应时频图结合，形成一个多通道输入张量，输入至卷积神经网络模型；通过卷积神经网络模型对不同干扰信号的识别和分类，区分不同干扰源；其中，时频图为：将对应监测信号进行时频分析，以获取监测信号的时频表示，并转换为时频图。

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