中国人民解放军军事科学院系统工程研究院焦逊获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种基于掩码建模的无线信号表示学习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：CN117750411B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202311784956.0，技术领域涉及：H04W24/06；该发明授权一种基于掩码建模的无线信号表示学习方法是由焦逊;孔维思;徐瑜桦;杜佳霖设计研发完成，并于2023-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于掩码建模的无线信号表示学习方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于掩码建模的无线信号表示学习方法，属于信号处理技术领域。本发明以各种无线信号作为网络模型输入，通过掩码机制随机遮掩无线信号的部分片段，利用Transformer模型提取未遮掩信号的特征信息并对掩码部分进行重构和预测，在无标签信息的情况下实现无线信号的表示学习。本发明可在无标签信息的情况下进行无线信号的通用表示学习，充分挖掘信号的内在特征；相较于现有技术，本发明利用掩码机制，构建信号重构和预测任务来预训练网络模型，适用于信号预测、分类、去噪等下游任务。
本发明授权一种基于掩码建模的无线信号表示学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于掩码建模的无线信号表示学习方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、对采集到的无线信号进行预处理，转换成网络模型输入的表示序列，并将信号序列分为过去和未来两个子序列； S2、通过掩码机制随机遮掩过去序列的部分片段，输入到嵌入模块和Transformer编码器提取信号的内在特征，得到编码序列； S3、编码序列经过线性变换获得重构序列，计算掩码重构损失； S4、未来序列通过嵌入映射到高维空间，与编码序列共同输入到包含掩码注意力的Transformer解码器中建模信号的时序关系，输出解码序列； S5、解码序列经过线性变换得到预测矩阵，计算信号预测损失； S6、构建包含掩码重构损失和信号预测损失的联合损失，反向更新模型参数； S7、保存训练后的网络模型，使用下游任务的样本数据微调网络模型，用于信号重构、生成、预测和分类任务。
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