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龙图腾网恭喜西安辰航卓越科技有限公司申请的专利基于深度学习的无人机侦查反制方法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：CN119814219B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510282463.X，技术领域涉及：H04K3/00；该发明授权基于深度学习的无人机侦查反制方法是由潘泉;吕洋;叶亮;刘晨晖设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的无人机侦查反制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的无人机侦查反制方法，包括如下步骤：获取训练样本集，训练样本集包括实测回波信号或仿真回波信号；利用训练样本集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；神经网络模型的损失函数为改进的二元交叉熵损失函数；二元交叉熵损失利用各损失权重对所有样本的损失值进行加权得到；当样本为实测回波信号时，损失权重为1；当样本为仿真回波信号时，损失权重为；利用训练好的神经网络模型对待测回波信号进行检测，判断含有无人机信号的概率；当含有无人机信号的概率大于阈值时，采取反制措施。本发明提高了模型的性能，进而提高了模型识别无人机的准确性。

本发明授权基于深度学习的无人机侦查反制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的无人机侦查反制方法，其特征在于，包括如下步骤：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个样本，所述样本为实测回波信号或仿真回波信号；利用训练样本集对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；其中，神经网络模型的损失函数为改进的二元交叉熵损失函数；二元交叉熵损失利用各损失权重对所有样本的损失值进行加权得到；当样本为实测回波信号时，损失权重为1；当样本为仿真回波信号时，损失权重为：；式中，为第个仿真回波信号与对应第个实测回波信号的相似性，为对应实测回波信号的总数；所述相似性与1和第个仿真回波信号、第个实测回波信号分别对应的时频数据的差异程度之差正相关；利用训练好的神经网络模型对待测回波信号进行检测，判断含有无人机信号的概率；当含有无人机信号的概率大于阈值时，采取反制措施；所述差异程度为：；式中，为第个仿真回波信号的时频数据中第个时刻的第个频率对应的功率，为第个实测回波信号的时频数据中第个时刻的第个频率对应的功率，为频率的总个数，为时刻的总个数，为标准归一化函数；所述相似性为：式中，为第个仿真回波信号与第个实测回波信号分别对应的信噪比的相似度，为仿真回波信号的标签值，为实测回波信号的标签值，且标签值为1表示仿真回波信号或实测回波信号中含有无人机信号，标签值为0表示仿真回波信号或实测回波信号中不含有无人机信号。

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