贵州电网有限责任公司郑海涯获国家专利权
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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种基于多层检测的北斗抗干扰欺骗授时方法及系统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:CN119620126B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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:202510145054.5,技术领域涉及:G01S19/21;该发明授权一种基于多层检测的北斗抗干扰欺骗授时方法及系统是由郑海涯;周斌;杨程;金贵红;封杰;周立波;吴育腾;周之华;王秀境;王月阳;宋泽银;龙安州;刘永雄;黄才云;袁爽;顾苹;薛永瑞;谢松伟;陈梦琦设计研发完成,并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多层检测的北斗抗干扰欺骗授时方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及卫星授时技术领域,公开了基于多层检测的北斗抗干扰欺骗授时方法及系统,包括:接收卫星的多频段信号,并记录噪声参数;对多频段信号进行时间频率域特征提取,将提取的时间频率特征进行加权融合,获取综合特征向量;建立联合分析模型,根据综合特征向量检测异常信号,对通过检测的真实信号进行时间解算,输出时间信息。本发明方法确保了对异常信号的高效判别和精确授时输出,显著提升了北斗系统在复杂干扰场景下的授时精度和稳定性,为关键行业提供了可靠的时间基准。
本发明授权一种基于多层检测的北斗抗干扰欺骗授时方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多层检测的北斗抗干扰欺骗授时方法,其特征在于,包括: 接收卫星的多频段信号,并记录噪声参数; 对多频段信号进行时间频率域特征提取,将提取的时间频率特征进行加权融合,获取综合特征向量; 建立联合分析模型,根据综合特征向量检测异常信号,对通过检测的真实信号进行时间解算,输出时间信息; 所述联合分析模型以逻辑回归模型为基础,建立联合分析模型,对接收到的信号进行异常检测,表示为: 其中,Py=1|V表示信号为异常的概率;w表示模型权重向量,通过训练数据学习得到;e表示数学常数;T表示转置矩阵;b表示偏置项; 对联合分析模型进行训练,收集包含正常信号和异常信号的标注数据集,对输入特征进行归一化处理,使用梯度下降法优化逻辑回归损失函数: 其中,N表示样本总数,L表示损失函数;yi表示第i个样本的标签; 所述多频段信号包括B1频段信号、B2频段信号和B3频段信号; 所述噪声参数包括,在无信号传输时段,记录噪声参数,计算噪声功率,表示为: 其中,Pnoise,i表示频段i上的噪声功率;i表示频段索引;T表示采样时间;nit表示时间t时刻,频段i的噪声信号强度; 所述时间频率域特征提取包括,对多频段信号进行滤波、去噪和归一化处理,在时间域提取信号的时间域特征,包括相位偏移率、功率波动和时间延迟特性; 利用快速傅里叶变换,将信号从时间域映射到频率域,提取频率域特征; 所述加权融合包括,计算每个频段的信号功率,表示为: 其中,Psignal,i表示频段i的信号功率;xit表示频段i的接收到的原始信号; 利用噪声功率和信号功率计算信噪比SNRi,表示为: 利用信噪比反应信号质量的特点,将信噪比进行归一化计算权重,直观地反映各频段信号对综合特征向量的贡献比例,表示为: 其中,wi表示频段i的加权系数;表示所有频段信噪比之和; 所述加权融合还包括,根据加权系数wi对时间域特征和频率域特征进行加权,表示为: Tweighted,i=wi·Ti Fweighted,i=wi·Fi 其中,Tweighted,i表示频段i的时间域加权特征;Ti表示频段i的时间域特征向量;Fweighted,i表示频段i的频率域加权特征;Fi表示频段i的频率域特征向量; 对时间域和频率域特征的加权融合,获取获取综合特征向量,表示为: 其中,V表示综合特征向量;αi表示时间域特征的融合权重;βi表示频率域特征的融合权重;αi和βi基于信噪比进行动态调整; 其中,VarTi表示时间域特征的变化率;VarFi表示频率域特征的变化率; 所述联合分析模型包括,以逻辑回归模型为基础,使用梯度下降法优化逻辑回归损失函数,建立联合分析模型,对综合特征向量V进行异常检测,获得异常概率P。
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