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龙图腾网获悉成都迈林特科技有限公司申请的专利基于宽带频谱感知的射频微波信号监测方法和装置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：CN121619047B 。

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：202610142897.4，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权基于宽带频谱感知的射频微波信号监测方法和装置是由袁进设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于宽带频谱感知的射频微波信号监测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于宽带频谱感知的射频微波信号监测方法和装置，涉及信号处理技术领域。该方法包括：采用宽带天线接收射频微波信号并进行处理得到宽带时域离散信号流；利用信道化技术进行全频段覆盖处理，获得初始的宽带频谱全景图；对全景图进行统计分析，构建当前电磁环境的状态向量；基于状态向量，使用多目标粒子群算法对多优化目标函数进行求解，得到最优监测参数；利用最优监测参数配置FPGA进行精细监测，并优化多目标粒子群算法。本发明通过结合宽带频谱感知与基于状态向量的多目标粒子群优化算法，实现了FPGA监测参数的动态配置，能够在复杂多变的电磁环境中平衡监测灵敏度与资源消耗，提高监测精度与系统效率。

本发明授权基于宽带频谱感知的射频微波信号监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于宽带频谱感知的射频微波信号监测方法，其特征在于，所述方法包括： 采用宽带天线接收射频微波信号，对射频微波信号进行低噪声放大、滤波以及下变频处理后，采用模数转换器进行数字化，得到宽带时域离散信号流； 采用基于多相滤波结构的信道化技术，对所述宽带时域离散信号流进行全频段覆盖处理，获得初始的宽带频谱全景图； 对初始的宽带频谱全景图进行统计分析，提取背景噪声电平、信号活跃度以及信号分布特征，构建当前电磁环境的状态向量，包括： 遍历初始的宽带频谱全景图中的所有频点，采用噪声底估计算法，识别并剔除所有频点中属于第一子信道信号的峰值点，选取对应的频谱中未被信号占据的清洁频点作为噪声样本集； 对所述噪声样本集内的幅度值求算术平均值，得到当前频段的背景噪声电平，并计算所述噪声样本集的标准差，作为背景噪声的波动特性； 根据计算得到的背景噪声电平和波动特性，设置自适应的信号检测门限； 遍历初始的宽带频谱全景图中的所有频点，将幅度超过所述信号检测门限的频点标记为活跃频点，并统计活跃频点的数量占全景图总频点数量的比例，得到信号活跃度，并根据信号活跃度的大小，将当前电磁环境定义为稀疏环境、中度拥挤环境或密集环境； 对初始的宽带频谱全景图进行连通域分析，将相邻的活跃频点聚类为连续的信号块，统计所有信号块的带宽分布，并计算带宽分布的平均信号带宽和最大信号带宽； 计算初始的宽带频谱全景图的频谱幅度值的概率分布熵，并基于信号块的时域包络起伏度，初步区分平稳信号与脉冲信号，生成信号类型特征参数； 将背景噪声电平、波动特性、信号活跃度、平均信号带宽、概率分布熵以及信号类型特征参数组合为多维向量，得到当前电磁环境的状态向量； 基于状态向量，使用多目标粒子群算法，对多优化目标函数进行求解，得到FPGA的最优监测参数，包括： 将FPGA的监测参数编码为多目标粒子群算法的位置向量，并设置多优化目标函数，所述监测参数包括精细分析时的FFT点数、恒虚警率检测的门限系数、实际开启并进行精细处理的信道数量以及中频放大增益； 所述多优化目标函数包括灵敏度目标函数和资源消耗目标函数； 所述多优化目标函数的公式为： 式中，为粒子X对应的备选的监测参数的适应度值；为粒子X对应的备选的监测参数的灵敏度；为粒子X对应的备选的监测参数的资源消耗；X为粒子变量，即多目标粒子群算法中粒子的位置向量；为由状态向量控制的动态适应度加权权重； 基于状态向量，设定多目标粒子群算法初始化的参数搜索区间、多优化目标函数的动态适应度加权、搜索空间边界约束以及位置更新参数； 使用Logistic映射生成混沌序列，并将混沌序列映射至粒子的解空间，得到初始的粒子群； 加载初始的粒子群中每一初始的粒子对应的备选的监测参数，并使用适应度函数，计算对应的适应度值； 引入收敛因子和Levy飞机机制，对初始的粒子群进行位置更新，得到更新的粒子群； 加载更新的粒子群中每一更新的粒子对应的备选的监测参数，并使用适应度函数，计算对应的适应度值； 直至迭代次数达到迭代次数阈值，停止对粒子群的迭代更新，将最后一次更新的粒子群中适应度值最优的粒子作为全局最优粒子； 对全局最优粒子的位置向量进行解码，得到FPGA的最优监测参数，所述最优监测参数包括精细分析时的最优FFT点数、恒虚警率检测的最优门限系数、实际开启并进行精细处理的最优信道数量以及最优中频放大增益； 利用最优监测参数配置FPGA内部的信号处理逻辑，进行精细监测，并根据实际监测性能优化多目标粒子群算法，包括： 利用最优监测参数配置FPGA内部的信号处理逻辑，得到重构的FPGA，包括： 将最优监测参数中的最优中频放大增益写入FPGA内部连接的可编程增益放大器的SPI控制接口； 根据最优监测参数中的实际开启并进行精细处理的最优信道数量，调整FPGA内部的多相滤波模块的有效输出的子信道数量； 将最优监测参数中的精细分析时的最优FFT点数和恒虚警率检测的最优门限系数加载至FPGA内部的频谱处理引擎； 根据精细分析时的最优FFT点数，重配置频谱处理引擎的FFT模块的IP核的点数参数，相应调整缓存器的读写地址逻辑，并将恒虚警率检测的最优门限系数作为乘法系数，输入到频谱处理引擎的恒虚警检测模块的门限计算器； 通过FPGA内部的信号处理逻辑的配置步骤，得到重构的FPGA； 采用重构的FPGA，对宽带时域离散信号流进行精细监测，得到精确监测结果，并采集精细监测过程中的实际监测性能，包括： 获取宽带时域离散信号流，根据最优监测参数中的最优中频放大增益，使用FPGA内部的可编程增益放大器对所述宽带时域离散信号流进行数字增益调整，得到增益调整后信号； 采用基于多相滤波结构的信道化技术，对所述增益调整后信号进行串并转换，得到路第二低速数据流，其中，为抽取倍数； 将并行的路第二低速数据流一一输入至预置的原型低通滤波器分解得到的个多相子滤波器中，进行多相支路滤波，得到路第二滤波后数据流； 对所述路第二滤波后数据流进行离散傅里叶变换，得到并行的路第二子信道信号，每一所述第二子信道信号对应于射频微波信号的原始宽带频谱中的一特定频段； 根据最优监测参数中的实际开启并进行精细处理的最优信道数量，从路第二子信道信号中选取信号幅度超过信号检测门限的信道作为关注信道； 根据最优监测参数中的精细分析时的最优FFT点数，使用FPGA内部的频谱处理引擎，对所有关注信道的第二滤波后数据流进行加窗处理和快速傅里叶变换，获得高频率分辨率的频域数据； 将所述频域数据与未被选中的其他第二子信道信号的第二频谱幅度数据进行整合，得到更新的宽带频谱全景图，所述更新的宽带频谱全景图的关注信道的频率分辨率由最优FFT点数决定； 根据最优监测参数中的最优门限系数，使用FPGA内部的频谱处理引擎的恒虚警检测模块的门限计算器，重新计算信号检测门限，得到更新的信号检测门限； 遍历更新的宽带频谱全景图中的所有频点，将幅度超过所述更新的信号检测门限的频点标记为关键频点，并整合所有关键频点的频率和幅度信息，得到精确监测结果； 采集精细监测过程中的实际监测性能，所述实际监测性能包括实测虚警率、实测信噪比改善、实测资源利用率以及底噪跟踪值； 根据实际监测性能优化多目标粒子群算法的算法参数。

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