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龙图腾网恭喜杭州电子科技大学申请的专利增强型协方差残差矩阵的自适应协作频谱感知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：CN115173976B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111654186.9，技术领域涉及：H04B17/382；该发明授权增强型协方差残差矩阵的自适应协作频谱感知方法是由姜斌;曹越飞;包建荣;刘超;曾嵘;翁格奇;邱雨;唐向宏设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本增强型协方差残差矩阵的自适应协作频谱感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及涉及增强型协方差残差矩阵的自适应协作频谱感知方法，主要通过以下步骤完成：步骤一，随机共振系统参数优化方法：利用背景技术介绍的人工鱼群算法和新优化函数求解最佳随机共振系统参数；步骤二，增强信号的双通道特征提取步骤：使用设置好参数的随机共振系统增强接收信号，并用背景技术介绍的正交解调提取I、Q路信号，步骤三，多用户数据融合方法：计算每个SU的I、Q路信号的协方差矩阵，本发明方法通过随机共振预处理信号和矩阵对消构造协方差残差矩阵，尽可能地降低了噪声干扰，极大地提升了感知算法在低信噪比环境下的频谱感知性能。并且利用多用户数据软融合和CNN分类器降低样本协方差的渐进性所带来的计算误差。

本发明授权增强型协方差残差矩阵的自适应协作频谱感知方法在权利要求书中公布了：1.增强型协方差残差矩阵的自适应协作频谱感知方法，其特征在于，按以下方法或者步骤完成：步骤1.1，输入M×N维接收信号Yi，按随机共振系统参数优化方法执行计算，输出能使信号Yi信噪比最大化的随机共振系统参数；步骤1.2，增强信号的双通道特征提取步骤，按以下子步骤完成：步骤1.2.1，将接收信号Yi和求解出的最佳系统参数作为输入，随机共振系统预处理Yi，输出M×N维增强信号Yi_sr；步骤1.2.2，将增强后的信号Yi_sr作为输入参数，正交解调提取I、Q路正交信号矩阵；步骤1.3，将步骤1.2中所得的I、Q路正交信号矩阵作为输入，按多用户数据融合方法执行计算，输出融合后的I、Q路协方差矩阵；步骤1.4，将步骤1.3中所得的融合后的I、Q路协方差作为输入，按协方差残差矩阵构造方法执行计算，输出双通道协方差残差矩阵；步骤1.5，CNN构建和训练步骤，按以下子步骤完成：步骤1.5.1，根据步骤1.4生成的协方差残差矩阵的维度搭建CNN模型；步骤1.5.2，根据上述协方差残差矩阵生成方式，生成训练集和验证集，通过训练集和验证集交叉训练的方式对步骤1.5.1中搭建好的CNN模型进行训练，最终得到本方法的频谱检测器；所述步骤1.1中，随机共振系统参数优化方法，采用以下步骤完成：步骤2.1，假设第i个SU的接收信号Yi为M×N维矩阵，初始化随机共振系统参数，随机共振系统预处理Yi，得到M×N维输出Yi_sr；步骤2.2、计算随机共振系统输出信号Yi_sr的协方差矩阵Ri_sr： 其中，Yi_sr为第i个SU的接收信号经过随机共振系统后的输出，Rs_sr为主用户信号经过随机共振系统后的协方差矩阵；其中，是噪声经过随机共振系统后的方差；步骤2.3、根据Ri_sr可以将归一化随机共振参数优化问题等价于如下优化问题 其中，Ri_srl,p表示协方差矩阵Ri_sr第l行p列元素；人工鱼群优化算法求解该优化问题，将求解得到的参数作为随机共振系统参数。

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