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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計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：CN119760437B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411805265.9，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計方法是由劉明騫;張曉波設計研發完成，并于2024-12-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計方法在說明書摘要公布了：本申請的實施例涉及電磁空間信號處理技術領域，特別涉及一種非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計方法，包括：通過匹配追蹤算法將獲取到的時頻重疊信號稀疏分解為多個匹配信號，并采用非線性變換器減弱alpha穩定噪聲對時頻重疊信號的影響，利用多個匹配信號與原始信號組成虛擬多通道信號，構建得到廣義相關矩陣；對廣義相關矩陣進行包括特征值分解和相似變換的數據預處理操作，得到處理后的廣義相關矩陣；將處理后的廣義相關矩陣輸入至改進的U?Net網絡中，獲得改進的U?Net網絡輸出的分割結果，依據分割結果實現非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計。該方法的估計精度高，估計性能不受調制方式和頻譜混疊度的影響，魯棒性高。

本發明授權非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計方法在權利要求書中公布了：1.一種非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計方法，其特征在于，所述方法包括： 通過匹配追蹤算法將獲取到的時頻重疊信號稀疏分解為多個匹配信號，并采用非線性變換器減弱alpha穩定噪聲對時頻重疊信號的影響，利用多個匹配信號與原始信號組成虛擬多通道信號，構建得到廣義相關矩陣； 對廣義相關矩陣進行數據預處理操作，通過特征值分解操作、相似變換操作增大信號特征值與噪聲特征值之間的差異，得到處理后的廣義相關矩陣； 將處理后的廣義相關矩陣輸入至改進的U-Net網絡中，尋找信號特征值與噪聲特征值之間的邊界，獲得改進的U-Net網絡輸出的分割結果，依據分割結果實現非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計； 將處理后的廣義相關矩陣輸入至改進的U-Net網絡中，尋找信號特征值與噪聲特征值之間的邊界，獲得改進的U-Net網絡輸出的分割結果，依據分割結果實現非高斯干擾下時頻重疊多信號的信源個數智能估計，包括： 將U-Net網絡的四層結構減少為二層，并在U-Net網絡的編碼器中的原始編碼操作的每個卷積層之后添加批歸一化層和ReLU激活函數層，在卷積層的外部增加一個快捷連接，以將卷積層的輸出與原始輸入相加，從而得到改進的U-Net網絡； 將相似變換矩陣輸入至改進的U-Net網絡中，輸出相似變換矩陣中的每一個像素點屬于信號或者噪聲的歸一化概率，確定信號特征值與噪聲特征值之間的分界線，獲得改進的U-Net網絡輸出的分割結果； 依次遍歷分割結果中的每一行，累加當前行的所有元素，得到一個維向量，統計維向量的元素中數值大于的個數，得到信源個數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市太白南路2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。