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龍圖騰網(wǎng)獲悉乾元國(guó)家實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利電磁信號(hào)傳輸方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120320872B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510797375.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04B17/00；該發(fā)明授權(quán)電磁信號(hào)傳輸方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)是由薛夢(mèng)凡;吳元鋒;熊帥;黃翔;吳傲設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本電磁信號(hào)傳輸方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在說(shuō)明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種電磁信號(hào)傳輸方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該方法包括：將獲取的電磁信號(hào)輸入至第一噪聲發(fā)生器，基于第一噪聲發(fā)生器的第一抗學(xué)習(xí)干擾噪聲對(duì)電磁信號(hào)進(jìn)行噪聲添加處理，生成噪聲干擾電磁信號(hào)；第一噪聲發(fā)生器通過(guò)將獲取到的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及將第一預(yù)設(shè)干擾噪聲注入至初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)，經(jīng)由各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)將第一預(yù)設(shè)干擾噪聲與第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行多層級(jí)融合處理，并迭代訓(xùn)練所生成；第一抗學(xué)習(xí)干擾噪聲在初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的迭代訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)第一預(yù)設(shè)干擾噪聲進(jìn)行最小化學(xué)習(xí)得到；將噪聲干擾電磁信號(hào)傳輸至信號(hào)接收設(shè)備。通過(guò)本申請(qǐng)，解決了電磁信號(hào)傳輸?shù)陌踩缘偷膯?wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)電磁信號(hào)傳輸方法、系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電磁信號(hào)傳輸方法，其特征在于，應(yīng)用于信號(hào)發(fā)送設(shè)備，所述方法包括： 獲取待傳輸?shù)碾姶判盘?hào)； 將所述電磁信號(hào)輸入至訓(xùn)練后的第一噪聲發(fā)生器，基于所述第一噪聲發(fā)生器攜帶的第一抗學(xué)習(xí)干擾噪聲對(duì)所述電磁信號(hào)進(jìn)行噪聲添加處理，生成噪聲干擾電磁信號(hào)； 其中，所述第一噪聲發(fā)生器是通過(guò)將獲取到的第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以及將第一預(yù)設(shè)干擾噪聲注入至所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)，經(jīng)由各個(gè)所述網(wǎng)絡(luò)層級(jí)將所述第一預(yù)設(shè)干擾噪聲與所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行多層級(jí)融合處理，并迭代訓(xùn)練所生成的；所述第一抗學(xué)習(xí)干擾噪聲是在所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的迭代訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)所述第一預(yù)設(shè)干擾噪聲進(jìn)行最小化學(xué)習(xí)得到的； 將所述噪聲干擾電磁信號(hào)傳輸至信號(hào)接收設(shè)備；所述信號(hào)接收設(shè)備部署有用于對(duì)所述噪聲干擾電磁信號(hào)進(jìn)行噪聲去除處理的第一干擾去除器，所述第一噪聲發(fā)生器和所述第一干擾去除器的訓(xùn)練過(guò)程，包括： 將所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至第一自動(dòng)編碼器模型；其中，所述初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被設(shè)定為所述第一自動(dòng)編碼器模型； 經(jīng)由所述第一自動(dòng)編碼器模型的第一編碼器網(wǎng)絡(luò)，對(duì)所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行多層特征提取處理，得到與所述第一編碼器網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)相對(duì)應(yīng)的層級(jí)特征數(shù)據(jù)，并在所述第一編碼器網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)處，將注入的所述第一預(yù)設(shè)干擾噪聲與所述層級(jí)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，輸出第一融合訓(xùn)練特征； 將所述第一融合訓(xùn)練特征輸入至所述第一自動(dòng)編碼器模型的第一解碼器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解碼處理，得到第一重建特征數(shù)據(jù)； 基于所述第一訓(xùn)練數(shù)據(jù)和所述第一重建特征數(shù)據(jù)，計(jì)算第一重建損失函數(shù)結(jié)果，并將所述第一重建損失函數(shù)結(jié)果的梯度反向傳遞至所述第一自動(dòng)編碼器模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到第一目標(biāo)編碼器模型；所述第一目標(biāo)編碼器模型包括所述第一噪聲發(fā)生器和所述第一干擾去除器。

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