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龙图腾网获悉北京航天华腾科技有限公司申请的专利基于迁移学习的无人机无线电信号跨场景侦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：CN120804922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511300747.3，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于迁移学习的无人机无线电信号跨场景侦测方法是由赵明京;李玉涛;季小艾;田文东;杨建鹏设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的无人机无线电信号跨场景侦测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人机信号侦测技术领域，公开了基于迁移学习的无人机无线电信号跨场景侦测方法。该方法先采集目标区域内的无人机无线电信号生成原始信号频谱数据，再根据频谱分布特征划分多个信号侦测场景类别。通过多尺度特征提取网络处理原始数据，生成具有跨场景不变性的信号特征空间，将其输入双通道残差迁移学习模型的源域和目标域通道。利用模型中的特征对齐模块动态补偿源域与目标域场景的特征分布差异，经决策树集成机制生成跨场景侦测结果，最后基于该结果与预设信号特征库的匹配程度，输出无人机身份标识及行为类型。该方法能有效应对不同场景下的信号特征差异，提升无人机侦测的适应性和准确性。

本发明授权基于迁移学习的无人机无线电信号跨场景侦测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的无人机无线电信号跨场景侦测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集目标区域内的无人机无线电信号，生成原始信号频谱数据； 根据所述原始信号频谱数据所反映的频谱分布特征，划分多个信号侦测场景类别； 通过多尺度特征提取网络对所述原始信号频谱数据进行处理，生成具有跨场景不变性的信号特征空间； 构建双通道残差迁移学习模型，将所述信号特征空间输入所述双通道残差迁移学习模型的源域通道和目标域通道； 利用所述双通道残差迁移学习模型中的特征对齐模块，对源域场景和目标域场景的特征分布差异进行动态补偿； 根据特征对齐后的输出结果，采用决策树集成机制生成跨场景侦测结果； 基于所述跨场景侦测结果与预设信号特征库的匹配程度，输出无人机身份标识及行为类型； 所述生成具有跨场景不变性的信号特征空间的步骤包括： 利用卷积核组对所述原始信号频谱数据进行空间维度压缩，生成初级特征映射； 通过长短期记忆网络提取所述初级特征映射中的时序依赖关系； 融合所述空间维度压缩结果与所述时序依赖关系，构建信号特征动态融合模块； 在所述信号特征动态融合模块中引入场景类别权重系数，生成跨场景不变特征向量； 所述采用决策树集成机制生成跨场景侦测结果的步骤包括： 将特征对齐后的输出结果输入随机森林分类器； 通过基尼系数分裂准则构建多棵决策树； 聚合各决策树的输出概率分布，生成跨场景侦测置信度向量； 根据置信度向量中的最大值索引确定最终侦测结果。

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