買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜電信科學技術第五研究所有限公司申請的專利一種基于圖像分割的跳頻信號參數計算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：CN115496094B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202211078186.3，技術領域涉及：G06F18/20；該發明授權一種基于圖像分割的跳頻信號參數計算方法是由王圣川;張俊;王珂;陽承毅;景亮設計研發完成，并于2022-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖像分割的跳頻信號參數計算方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖像分割的跳頻信號參數計算方法。本發明使用了基于深度學習的圖像分割方式直接對信號頻譜圖進行特征提取，使用大量含有跳頻信號的隨機樣本進行學習，抗噪聲能力強，在有干擾的情況下也能進行有效的特征提取，對弱信號也有很好的效果。本發明使用深度學習方法去噪和抗干擾，并使用跳頻先驗知識進行處理補充，抗噪和抗干擾處理時間在各種復雜情況下都能控制在1秒以內。

本發明授權一種基于圖像分割的跳頻信號參數計算方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖像分割的跳頻信號參數計算方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取N個跳頻信號，并記錄保存跳頻信號的頻率、開始時間和結束時間；S2、對生成的跳頻信號IQ數據進行傅里葉變換，得到信號頻譜圖，將跳頻信號的頻率、開始時間和結束時間進行映射計算，得到跳頻信號在頻譜圖中的位置信息；S3、構建與頻譜圖同高同寬的二維特征矩陣，根據跳頻信號在頻譜圖中的位置信息對特征矩陣中的相同位置賦1，其他位置賦0，并存儲特征矩陣；S4、對頻譜圖和與其對應的特征矩陣進行均勻切片處理，得到頻譜圖樣本與其對應的特征矩陣樣本，并制作成數據集；S5、使用深度學習圖像分割模型訓練數據集，模型收斂后，得到深度學習圖像分割權重文件；S6、對預測信號IQ數據進行傅里葉變換，得到預測信號頻譜圖，并進行均勻切片處理，得到M個信號頻譜圖樣本；S7、使用深度學習圖像分割模型和訓練好的權重文件，對M個信號頻譜圖樣本進行預測，得到M個二維特征矩陣；S8、對M個二維特征矩陣按照切分順序進行拼接得到信號頻譜圖特征矩陣，并將該矩陣中數值大于0.5的置1，小于0.5的置0；S9、將信號頻譜圖特征矩陣中值為1的位置對應的預測信號視為跳頻信號，對信號頻譜圖特征矩陣中的每行進行時間連續性分析，得到線狀信號，并對線狀信號進行頻率連續性分析，得到矩形信號；S10、對所有得到的矩形信號進行周期性分析，得到跳頻信號的跳頻圖案；S11、通過跳頻圖案中信號在信號頻譜圖特征矩陣中的位置信息，進行頻率和時間映射計算，得到跳頻圖案參數信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人電信科學技術第五研究所有限公司，其通訊地址為：610021 四川省成都市錦江區大慈寺路22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。