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龍圖騰網恭喜西安辰航卓越科技有限公司申請的專利基于深度學習的無人機偵查反制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119814219B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510282463.X，技術領域涉及：H04K3/00；該發明授權基于深度學習的無人機偵查反制方法是由潘泉;呂洋;葉亮;劉晨暉設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的無人機偵查反制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，具體公開了一種基于深度學習的無人機偵查反制方法，包括如下步驟：獲取訓練樣本集，訓練樣本集包括實測回波信號或仿真回波信號；利用訓練樣本集對神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；神經網絡模型的損失函數為改進的二元交叉熵損失函數；二元交叉熵損失利用各損失權重對所有樣本的損失值進行加權得到；當樣本為實測回波信號時，損失權重為1；當樣本為仿真回波信號時，損失權重為；利用訓練好的神經網絡模型對待測回波信號進行檢測，判斷含有無人機信號的概率；當含有無人機信號的概率大于閾值時，采取反制措施。本發明提高了模型的性能，進而提高了模型識別無人機的準確性。

本發明授權基于深度學習的無人機偵查反制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的無人機偵查反制方法，其特征在于，包括如下步驟：獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括多個樣本，所述樣本為實測回波信號或仿真回波信號；利用訓練樣本集對神經網絡模型進行訓練，得到訓練好的神經網絡模型；其中，神經網絡模型的損失函數為改進的二元交叉熵損失函數；二元交叉熵損失利用各損失權重對所有樣本的損失值進行加權得到；當樣本為實測回波信號時，損失權重為1；當樣本為仿真回波信號時，損失權重為：；式中，為第個仿真回波信號與對應第個實測回波信號的相似性，為對應實測回波信號的總數；所述相似性與1和第個仿真回波信號、第個實測回波信號分別對應的時頻數據的差異程度之差正相關；利用訓練好的神經網絡模型對待測回波信號進行檢測，判斷含有無人機信號的概率；當含有無人機信號的概率大于閾值時，采取反制措施；所述差異程度為：；式中，為第個仿真回波信號的時頻數據中第個時刻的第個頻率對應的功率，為第個實測回波信號的時頻數據中第個時刻的第個頻率對應的功率，為頻率的總個數，為時刻的總個數，為標準歸一化函數；所述相似性為：式中，為第個仿真回波信號與第個實測回波信號分別對應的信噪比的相似度，為仿真回波信號的標簽值，為實測回波信號的標簽值，且標簽值為1表示仿真回波信號或實測回波信號中含有無人機信號，標簽值為0表示仿真回波信號或實測回波信號中不含有無人機信號。

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