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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种面向具有不可探测区域场景的电磁频谱地图构建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：CN120195468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510197292.0，技术领域涉及：G01R29/08；该发明授权一种面向具有不可探测区域场景的电磁频谱地图构建方法是由周博;李繁华;吴启晖;杜子铭;邓媛媛;李婕;屈毓锛设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向具有不可探测区域场景的电磁频谱地图构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向具有不可探测区域场景的电磁频谱地图构建方法，包括：采集具有不可探测区域场景的目标区域感知节点的频谱数据和地理环境信息；生成目标区域的环境地图；对目标区域进行空间网格离散化，创建目标区域的缺失的频谱地图图像和采样位置图像，创建建筑物地图图像；将频谱地图缺失问题建模为图像修复问题，基于部分卷积的UNet网络，建立频谱地图补全模型；将三通道彩色频谱地图图像、采样位置图像，以及单通道建筑物地图图像输入频谱地图补全模型，训练频谱地图补全模型；对频谱地图补全模型的输出结果进行处理，输出完整频谱地图。本发明能够有效提高频谱地图的重构精度。

本发明授权一种面向具有不可探测区域场景的电磁频谱地图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向具有不可探测区域场景的电磁频谱地图构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，采集具有不可探测区域场景的目标区域感知节点的频谱数据和地理环境信息； S2，对采集的频谱数据进行预处理，基于采集到的地理环境信息，生成目标区域的环境地图； S3，对目标区域进行空间网格离散化，根据预处理后的频谱数据创建目标区域的缺失的频谱地图图像和采样位置图像，根据生成的环境地图创建建筑物地图图像； S4，将频谱地图缺失问题建模为图像修复问题，基于部分卷积地UNet结构，并结合采样位置图像的动态更新，建立频谱地图补全模型；频谱地图补全模型的输入为三通道的彩色采样频谱地图图像以及单通道的建筑物地图图像，输出为补全后的频谱地图； S5，采集不同基站位置下的完整频谱地图图像、建筑物地图图像和随机生成的采样位置图像，构成原始数据集，对原始数据集按比例进行划分，得到训练集、验证集和测试集；利用训练集数据和验证集数据训练频谱地图补全模型； S6，将测试集数据输入训练最佳的频谱地图补全模型中，输出完整频谱地图； 步骤S5中，频谱地图补全模型的训练过程包括： S51，对完整频谱地图与随机生成的采样位置图像所对应的矩阵进行逐元素相乘获得三通道的采样频谱地图图像，将其与单通道的建筑物地图图像一同组成训练集数据； S52，初始化网络训练迭代次数epoch等于1，初始化最大迭代次数、学习率以及训练优化器； S53，将训练集数据分批次输入采用部分卷积的UNet网络进行训练，将每个批次的训练误差进行反向传播以优化网络参数，当训练数据中所有批次的数据全部反向传播完成，完成一次迭代； S54，判断当前训练误差是否比上一次小，若是，则更新网络模型，保存这次网络模型参数，若否，则不进行网络模型更新； S55，判断网络是否训练完成：判断当前epoch是否达到设定的最大epoch，若是，输出训练完成的频谱地图补全模型，若否，则将epoch加1，返回步骤S52，继续进行网络训练； 步骤S5中，所述频谱地图补全模型的误差损失函数为： ； 其中，、、、和为相应的损失权重；和为采样值损失函数： ； ； 式中，是逐元素乘法，是频谱地图补全模型生成的频谱地图，是真实频谱地图，表示L1距离； 为感知损失函数： ； 式中，为激活图层数，表示从ImageNet上预训练的VGG-16模型中提取的第个选定层的激活图，使用从ImageNet上预训练的VGG-16模型中提取的激活图，来计算输入图像和目标图像在这些特征层上的差异，为补全模型输出的完整频谱地图； 和为风格损失函数： ； ； 式中，是用于归一化第个选定层激活图的因子； 为总变差损失函数： ； 式中，为频谱地图像素对应的位置坐标，表示缺失区域经过1像素扩展后的区域。

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