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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于深度学习网络的干扰知识库构建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：CN116306935B 。

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：202310273570.7，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于深度学习网络的干扰知识库构建方法是由徐勇军;张晓茜;田秦语;徐娟;唐俞;阮定良;孙远欣;陈前斌设计研发完成，并于2023-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习网络的干扰知识库构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习网络的干扰知识库构建方法，属于干扰识别技术领域，包括以下步骤：S1：分析干扰信号在复杂场景中的特点，通信终端设备周围环境中不同种类的干扰信号给出不同的干扰抑制策略；S2：构建干扰知识库离线训练模块：基于场景分析，利用原始干扰数据来建立初始知识库并训练深度学习网络，得到具有在线识别能力的干扰识别模型；S3：构建干扰知识库在线学习模块：将实时采集的干扰数据经模块识别后所得到的特征数据集与初始数据库进行匹配，若为新的数据集，则进行在线更新知识库，即得到具备在线学习能力的干扰知识库构建模块。

本发明授权一种基于深度学习网络的干扰知识库构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习网络的干扰知识库构建方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：分析干扰信号在复杂场景中的特点，通信终端设备周围环境中不同种类的干扰信号给出不同的干扰抑制策略；S2：构建干扰知识库离线训练模块：基于场景分析，利用原始干扰数据来建立初始知识库并训练深度学习网络，得到具有在线识别能力的干扰识别模型；S3：构建干扰知识库在线学习模块：将实时采集的干扰数据经模块识别后所得到的特征数据集与初始数据库进行匹配，若为新的数据集，则进行在线更新知识库，即得到具备在线学习能力的干扰知识库构建模块；所述步骤S3具体包括：S31：将从外界实时采集的干扰数据进行数字处理，得到清洗后的有效实测数据集；S32：将该数据集导入干扰检测模块进行检测，若不存在干扰则忽略；反之给出干扰的基本信息；S33：将数据集进行预处理并将其输入到特征提取模块提取对各维度特征集；S34：将特征集输入到DNN模块进行识别，输出该干扰的类型参数；S35：将其特征参数信息与知识库进行匹配，若知识库中已存在，则忽略，反之，则将其更新到知识库中，实现知识库的在线学习更新功能；所述干扰检测模块的流程为：将原始数据集导入检测模块，首先进行干扰信号存在性检查，接着进行基于能量检测算法的干扰频谱分析，得到基本的干扰参数信息，步骤如下：1DSP中接收到数据位信号频谱的模，首先对接收到频谱进行平方，并按从小到大进行排序；2选取前面最小的500个频谱值进行第一次干扰检测门限设定，门限因子c＝2.7，即3用所有的频谱值与T1进行比较，所有小于T1的频谱值作为基准谱线进行第二次检测门限设定，第二次检测门限因子为2.7，最终门限其中总数为M；4所有的频谱值与最终门限T进行比较，如果频谱位置输出1，表示收到干扰，否则输出0，表示没有受到干扰。

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