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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖北大學(xué)申請的專利一種衛(wèi)星多徑干擾信號抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119090766B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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?zhí)?專利號為：202411152743.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/70；該發(fā)明授權(quán)一種衛(wèi)星多徑干擾信號抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)是由周艷玲;葉天祺設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-08-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種衛(wèi)星多徑干擾信號抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種衛(wèi)星多徑干擾信號抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于圖像處理領(lǐng)域，其方法包括如下步驟：將衛(wèi)星時域信號轉(zhuǎn)化為多徑信號圖像矩陣；在稠密連接網(wǎng)絡(luò)的稠密連接塊的每一層后增加通道注意力機制，得到SE稠密連接網(wǎng)絡(luò)，之后增加長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，得到SDLNet模型；獲取第一及第二多徑信號樣本圖像數(shù)據(jù)集，將第一及第二多徑信號樣本圖像數(shù)據(jù)集中的圖像分別輸入SDLNet模型，分別得到多徑干擾信號檢測模型及多徑干擾信號抑制模型；將多徑信號圖像矩陣中的圖像輸入多徑干擾信號檢測模型，得到多徑干擾信號的頻偏值、時延值、相移值；并將其與多徑信號圖像同時輸入多徑干擾信號抑制模型，得到去干擾后的圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種衛(wèi)星多徑干擾信號抑制方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種衛(wèi)星多徑干擾信號抑制方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取衛(wèi)星時域信號，將衛(wèi)星時域信號轉(zhuǎn)化為多徑信號圖像矩陣； 在稠密連接網(wǎng)絡(luò)的稠密連接塊的每一層之后增加通道注意力機制SE模塊，得到SE稠密連接網(wǎng)絡(luò)，在SE稠密連接網(wǎng)絡(luò)之后增加長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM，得到SDLNet模型； 獲取第一多徑信號樣本圖像數(shù)據(jù)集及第二多徑信號樣本圖像數(shù)據(jù)集，將第一多徑信號樣本圖像數(shù)據(jù)集中的圖像輸入SDLNet模型，對SDLNet模型進行訓(xùn)練，得到多徑干擾信號檢測模型；將第二多徑信號樣本圖像數(shù)據(jù)集中的圖像輸入SDLNet模型，對SDLNet模型進行訓(xùn)練，得到多徑干擾信號抑制模型； 將多徑信號圖像矩陣中的圖像輸入多徑干擾信號檢測模型，得到多徑干擾信號的頻偏值、時延值和相移值；將所述頻偏值、時延值、相移值及多徑信號圖像同時輸入多徑干擾信號抑制模型，得到去干擾后的圖像。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湖北大學(xué)，其通訊地址為：430062 湖北省武漢市武昌區(qū)友誼大道368號湖北大學(xué)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。