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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种基于显著性的宽带频谱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：CN116028779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202211659954.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于显著性的宽带频谱检测方法是由解韦桐;张宇阳;欧阳玫丹;甘翼;丛迅超;李贵设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显著性的宽带频谱检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于显著性的宽带频谱检测方法，该方法包括对一维宽带频谱数据集进行显著图转换，将原始数据转换成一维显著向量；将转换后的显著向量输入深度显著检测网络进行监督训练，提取信号的低层细节特征、高层语义特征和全局上下文特征，将提取到的特征进行融合得到融合后的特征；对融合后的特征进行线性插值上采样后对输入显著向量进行重构，计算重构向量与输入显著向量的交叉熵损失；最后基于输出结果计算信号个数、频率、带宽以及信噪比等参数信息，完成复杂电磁环境下的宽带频谱检测。本发明实现了宽带频谱检测，不依赖于专家，环境适应性强，易于训练、收敛速度较快，能够有效提升检测概率，基于显著性的宽带频谱检测方法。

本发明授权一种基于显著性的宽带频谱检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性的宽带频谱检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：基于信号起止信息对宽带频谱数据进行显著图转换，获得二值一维显著向量作为宽带频谱数据的标签； S2：将宽带频谱数据与对应的标签输入到深度学习模型中，提取获得低层细节特征、高层语义特征和全局上下文特征，构建融合特征，所述步骤S2中，提取获得低层细节特征、高层语义特征，具体包括：采用50层深度残差网络进行四层低层特征和一层高层特征提取；所述步骤S2中，所述全局上下文特征提取的表达式，具体为： 其中，表示输入的高层特征，表示卷积操作，表示高层特征经过全局平均池化得到的包括全局上下文信息的特征，代表点乘，表示全局特征提取模块最终的输出； S3：对融合特征进行线性插值上采样使得特征维度同输入向量相同，利用SoftMax函数对输入向量进行重构，计算重构向量与输入显著向量的交叉熵损失，经过深度显著性检测网络模型推理，得到输入数据的显著性结果； S4：根据显著性结果计算宽带频谱的起始点和终止点，并根据宽带频谱数据的起始频率和频率分辨率计算宽带频谱中的型号参数，完成宽带频谱的检测，所述步骤S4中，根据显著性结果计算宽带频谱的起始点和终止点，具体为：将长度超过阈值连续为1的部分视为信号，该部分的起止点认为是信号的起始点和终止点。

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