买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利基于扩散模型的无人机自噪声动态抵消与目标声增强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：CN121617380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610140768.1，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权基于扩散模型的无人机自噪声动态抵消与目标声增强方法是由陈飞龙;吴欣怡;关媛元;王月月;姚彤彤;丁碧云;彭建坤;罗磊;洪俊国;李湘炜;万嘉俊;阳雨曦;施薇设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的无人机自噪声动态抵消与目标声增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于扩散模型的无人机自噪声动态抵消与目标声增强方法，包括如下步骤：IMU传感器获取无人机姿态数据，麦克风阵列录制含动态自噪声与目标声的混合声信号；经扩散模型前向扩散模拟动态自噪声，结合波形损失、频谱损失优化，建立姿态‑动态自噪声映射规律；以混合声为反向扩散起点，输入姿态与空间信息迭代预测自噪声，双麦克风验证后生成反相声波抵消自噪声；离线建目标声特征库、训轻量化网络，掩码修正去噪参数并注入适配能量，预训练语义模型优化能量注入实现目标声增强并保留语义。本方法解决传统滤波与增强的痛点，显著提升无人机低空声学侦察性能，满足复杂场景信号质量需求。

本发明授权基于扩散模型的无人机自噪声动态抵消与目标声增强方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型的无人机自噪声动态抵消与目标声增强方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、采集基础数据：扩散模型通过IMU传感器获取无人机姿态数据，同时用麦克风阵列录制含动态自噪声与目标声信号的混合声信号；无人机姿态数据包括转速、倾角； 步骤S2、构建姿态-动态自噪声映射：基于实时姿态数据与混合声信号，通过扩散模型前向扩散模拟噪声：设定纯净目标声为起点、实际混合声为终点，结合转速确定噪声频率区间、倾角确定振幅，按权重叠加噪声生成中间信号；再用波形损失和频谱损失优化，最终建立飞行姿态与自噪声特征的映射规律； 步骤S3、实时抵消动态自噪声：基于映射规律，以混合声信号为反向扩散起点，同步输入姿态与空间信息，迭代预测动态自噪声分量，生成相位与动态自噪声相差的反相声波；通过双麦克风验证确认预测自噪声准确性后，将反相声波与混合声信号叠加，抵消混合声信号中的动态自噪声； 步骤S4、增强目标声并保留语义：先离线采集多类型纯净目标声，建立特征库并训练轻量化特征提取网络；将抵消动态自噪声后的混合声信号输入训练后的轻量化特征提取网络，生成标记目标声区域的掩码，用掩码修正去噪参数，在抵消动态自噪声后的混合声信号的目标声核心频段注入匹配其特征的能量，得到增强信号；再通过预训练语义模型计算增强信号与纯净目标声的语义距离，反向优化能量注入，最终实现目标声定向增强且保留语义。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。