中国电子科技集团公司第二十九研究所曾令华获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利一种基于机器学习的中频信号分离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：CN116628417B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202310296379.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于机器学习的中频信号分离方法是由曾令华;高由兵;赵耀东;史小伟;梁超设计研发完成，并于2023-03-24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中频信号分离方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的中频信号分离方法，所述方法包括：首先将输入数据进行预处理并且变换数据形态，然后输入基于卷积神经网络模型的特征提取器，然后利用提取的特征进行信号检测；然后将检测结果作为掩码模板，提取检测到的的信号特征；最后将特征输入一个循环神经网络，进行信号分离。本发明方法直接利用中频信号，有效减少了人工提取特征导致的信息损失，利用机器学习方法增强模型对环境的适应能力，同时提供一种信号分离和识别同时进行的高效算法。
本发明授权一种基于机器学习的中频信号分离方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的中频信号分离方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：中频信号预处理：首先对中频采样信号进行希尔伯特变换，然后进行短时离散时间傅里叶变换，生成时频图xd,t,f； S2：中频特征提取：利用基于深度卷积神经网络的特征提取器，对时频图xd,t,f进行特征提取获得压缩特征yc,t,f： yc,t,f＝fxd,t,f S3：信号检测：在压缩特征yc,t,f的基础上，使用基于神经网络的分类器detc,t,f对压缩特征进行分类，判断每一个时频点是否含有雷达信号，获得判断结果clst,f： clst,f＝detyc,t,f S4：特征重排：利用clst,f结果中有信号的时频点坐标，提取yc,t,f并且按照时序进行重新排列，形成脉冲表达的序列zc,l； S5：分选识别：将重排的特征zc,l使用序列神经网络模型进行分类，获得每个特征的类别，同时完成分离和识别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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