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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队航天工程大学申请的专利一种基于参数化量子线路的空间电磁频谱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：CN118937813B 。

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：202410971394.9，技术领域涉及：G01R29/08；该发明授权一种基于参数化量子线路的空间电磁频谱识别方法是由王卫杰;张舒迪;杨彦霞;王丽芬;任元;李佰琦;王宸宇;孙中昊设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于参数化量子线路的空间电磁频谱识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于参数化量子线路的空间电磁频谱识别方法，空间电磁频谱数据采集；基于离散短时傅里叶变换的电磁频谱时间‑频率图像样本集构建；面向空间电磁频谱时频图的参数量子化线路设计；基于参数量子化线路的电磁频谱数据处理。本发明基于参数化量子线路的空间电磁频谱识别方法，在太空条件下，相比其他神经网络模型具有更强大的特征提取能力，并且在复杂的电磁环境下，能快速识别出电磁频谱。

本发明授权一种基于参数化量子线路的空间电磁频谱识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于参数化量子线路的空间电磁频谱识别方法，其特征在于： 1空间电磁频谱数据采集 通过卫星地面终端采集电磁频谱原始数据，并对其进行采样，得到空间电磁频谱的原始样本； 2基于离散短时傅里叶变换的电磁频谱时间-频率图像样本集构建 通过离散短时傅里叶变换将空间电磁频谱转换为时间-频率图像样本集，即： ； 其中，为待识别的离散信号，为短时间长度的窗函数，表示共轭； 将该样本集作为空间电磁频谱的时间-频率图像数据集，并以一定比例将其分为训练集与测试集，用来训练并测试识别空间电磁频谱的量子卷积神经网络； 3面向电磁频谱时频图的参数量子化线路设计 使用的量子卷积神经网络主体为参数化量子线路； 其参数化量子线路算法流程为： S1将空间电磁频谱的时间-频率图像样本的信息经过量子编码，转化为参数化量子线路可以识别的量子态，作为所述量子卷积神经网络的输入层； S2量子卷积核采用大小为2×2的窗口，输入信息后经哈达玛门特征映射，将4个量子比特映射到量子态； S3经过量子化线路演化，变为，并对其进行量子比特上的测量，取期望值； S4移动卷积窗口，扫描整个空间电磁频谱的时间-频率图像样本，得到期望值组成的特征值矩阵； 4基于参数量子化线路的电磁频谱数据处理 经参数化量子线路处理后的电磁频谱数据，形成特征矩阵，将特征矩阵输入池化层，池化可由如下公式表示： 其中，是网络中第层的第j个经池化运算后输出特征图像，是网络中第层的第j个池化层的输入图像，是池化运算方式，所用池化方式为最大池化max-pooling； 池化后的电磁频谱数据进入一个全连接层，然后用损失函数计算损失，通过优化器反馈到参数化量子线路与全连接层更新参数，输出层使用Softmax激活函数，Softmax激活函数可用如下公式表达： ； 其中，x为输入数据； 用空间电磁频谱经短时傅里叶变换生成的时间-频率图像训练集，训练量子卷积神经网络，对比分析训练数据集与测试数据集的输出结果，得出空间电磁频谱的识别概率； 训练好的量子卷积神经网络，最终达到识别出空间电磁频谱的目的。

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