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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于L-ResNet的直扩信号检测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：CN116827379B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310207357.6，技术领域涉及：H04B1/707；该发明授权一种基于L-ResNet的直扩信号检测方法是由彭晓晴;沈雷;王勃;刘顺兰设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于L-ResNet的直扩信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于L‑ResNet的直扩信号检测方法，属于无线通信领域。本发明首先根据直扩信号特点，构建待检测信号矩阵模型，通过对检测信号矩阵进行特征值分解运算得到特征值向量。其次根据主特征分析法将特征值向量进行叠加处理，并将叠加后的特征值向量绘制成特征值柱状图。最后通过搭建L‑ResNet模型，引入局部二值模式LBP提取图片的纹理特征，利用LBP计算纹理特征块之间的相似度，约束网络模型的损失函数，进行直扩信号检测。本发明具有更好的抗干扰性能，以及更好的检测性能。

本发明授权一种基于L-ResNet的直扩信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于L-ResNet的直扩信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据直扩信号的生成方式，构建检测信号的数学模型，通过对检测信号矩阵进行特征值分解运算得到特征值向量； 步骤2、由主特征分析法将特征值向量进行叠加处理，并将叠加后的特征值向量绘制成特征值柱状图； 步骤3、搭建局部二值模式残差网络L-ResNet模型，通过在残差网络ResNet模型引入局部二值模式LBP提取特征值柱状图的纹理特征，利用LBP计算纹理特征块之间的相似度，约束L-ResNet模型的损失函数； 所述的L-ResNet模型结合ResNet和LBP，在损失函数计算中加入了LBP损失，损失函数公式如式14所示： Ltotal＝Ls+Llbp14 式中,Ltotal为L-ResNet模型训练过程中的总损失，Ls为交叉熵损失，Llbp为纹理损失； 所述纹理损失Llbp，使用LBP提取残差网络特征图的纹理特征，通过计算纹理特征的三元组损失，作为L-ResNet模型的纹理损失约束；Llbp的计算公式如式16所示： 式中，N为训练集中一个批次图像的数目，为当前计算纹理损失的第i张残差网络特征图，为相同含有直扩信号或不含直扩信号的第i张残差网络特征图，为相反含有直扩信号或不含有直扩信号的第i张残差网络特征图，α为介于正负之间的差值常量，flbp·为LBP纹理特征提取函数，选取残差网络特征图为计算公式为式17所示： 式中，Ωc是目标像素点值pc,qc的邻域，邻域半径为1，s·为符号函数，d是二进制判决值的位数； 步骤4、构建不同虚警概率以及不同信噪比下的特征值柱状图数据集，将特征值柱状图作为L-ResNet模型的输入，训练L-ResNet模型，待L-ResNet模型损失收敛后，测试L-ResNet模型的直扩信号检测性能，得到L-ResNet模型检测直扩信号的概率。

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