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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于信道特征加权模型的非视距信号识别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：CN115017958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210778147.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于信道特征加权模型的非视距信号识别方法是由邓晓刚;孙瑞;平植源设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信道特征加权模型的非视距信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于信道特征加权模型的非视距信号识别方法，其步骤为：获取信道脉冲响应数据CIR后，对其进行9个特征构建，首先从CIR波形图中提取7个基本信道特征，进一步根据信号传播特性额外构建两个新型变量衰减因子Mr和峰值时间因子IDiff；其中，衰减因子Mr对第一路径的衰减程度做了量化，峰值时间因子IDiff对不同信道下首径与峰值路径位置之差做了一个度量，充分体现了不同信道间这两个变量的差异性；进一步根据Relief算法计算各个特征的权值，挖掘特征对近距离样本的区分能力，引入权重系数，对特征进行加权进行支持向量机SVM分类，以达到提高非视距信号识别的能力。

本发明授权一种基于信道特征加权模型的非视距信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信道特征加权模型的非视距信号识别方法，其特征在于，含有以下步骤： 一获取训练样本：采集N个已标注好类别标签的信道脉冲响应样本作为训练集S＝{x1t,y1,x2t,y2,…,xNt,yN}；其中，xnt,n＝1,2,…,N,表示训练集第n个样本，是一个1×T的向量，T表示样本的时间维度，yn表示样本xnt的标签，yn∈{0,1}； 二构建特征：从训练集样本中构建9个信道特征，其中7个基本信道特征分别为：总能量ε、最大振幅rmax、上升时间trise、峭度κ、平均附加时延tmed、均方根时延拓展trms和偏度ske；并额外构建两个新型特征参数衰减因子Mc和峰值时间因子IDiff，其构造方式如下： 1衰减因子 式中，fpmax＝max{fp1,fp2,fp3}，fp1，fp2和fp3表示首径后最邻近3个信号的振幅； 2峰值时间因子 IDiff＝|tfp-tpp|9 式中，tfp为首径的路径位置，tpp为峰值的路径位置； 衰减因子Mc对第一路径幅值的衰减程度做了一个量化，若是该值比较大，则说明信道之间更容易是视距情况；峰值时间因子IDiff对不同信道下首径与峰值路径位置之差做了一个度量，视距情况下，首径与峰值路径位置之差要比非视距情况下近的多，因此以这个度量来判断非视距的可能性；由此构建由9个特征组成的特征集F∈RN×9，F＝{ε,rmax,trise,κ,tmed,trms,ske,Mc,IDiff}； 三特征预处理：归一化处理每个信道特征； 四建立特征加权的非视距信号识别模型：使用Relief算法计算出特征集F中各个特征的权值，组成特征权值向量w∈R1×9并对特征集F中的对应元素进行加权，得到加权特征集F′＝F×diagw；使用支持向量机对训练集S进行训练，支持向量机简称SVM，其中SVM的输入是经Relief算法加权处理的新特征集F′，以解决直接使用原始特征集F忽略了潜在关键信息的问题； 五产生非视距信号识别结果：将测试样本放入基于信道特征加权的非视距信号识别模型，得到最后的非视距信号识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。