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龍圖騰網獲悉成都華日通訊技術股份有限公司申請的專利基于機器學習的無人機檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115932751B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310007083.6，技術領域涉及：G01S7/36；該發明授權基于機器學習的無人機檢測方法是由畢龍燾;何小勇;王浩陽;陳曾設計研發完成，并于2023-01-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的無人機檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的無人機檢測方法，包括：數據預處理：對接收機采集的無人機頻段頻譜數據進行數據濾波處理；信號提取：對預處理后的數據進行信號提取操作，提取出與無人機信號帶寬相似的所有信號；數據標準化：對所有提取出來的信號進行z?score標準化處理；特征提取：對標準化處理后的信號數據進行特征提取操作，作為區分無人機與非無人機信號的不同數據特征；無人機信號檢測：根據所給出的信號的各特征值，使用機器學習算法進行無人機信號檢測，若發現無人機信號則輸出無人機信號參數；本發明結合機器學習算法，實現對無人機信號的檢測與參數測量。

本發明授權基于機器學習的無人機檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的無人機檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1、數據預處理：對接收機采集的無人機頻段頻譜數據進行數據濾波處理； 步驟2、信號提取：對預處理后的數據進行信號提取操作，提取出與無人機信號帶寬相似的所有信號； 步驟3、數據標準化：對所有提取出來的信號進行z-score標準化處理； 步驟4、特征提取：對標準化處理后的信號數據進行特征提取操作，作為區分無人機與非無人機信號的不同數據特征； 在步驟4中，提取的特征包括信號帶寬、變異系數、峰度、波動率； 所述變異系數、峰度、波動率的計算公式如下： 定義μ為序列的平均值，σ為序列的標準差，n為序列總樣點數： 定義變異系數為CV： 定義峰度為K： 定義波動率為waverate： 其中，Y＝quantileX,p為百分位數計算，其中X是向量或矩陣，p是百分位數，取值范圍為[0,1]，數學意義為：對于向量X，P{X＝Y}＝p； 步驟5、無人機信號檢測：根據所給出的信號的各特征值，使用機器學習算法進行無人機信號檢測，若發現無人機信號則輸出無人機信號參數。

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