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龙图腾网恭喜电信科学技术第五研究所有限公司申请的专利一种基于图像分割的跳频信号参数计算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：CN115496094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202211078186.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法是由王圣川;张俊;王珂;阳承毅;景亮设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法。本发明使用了基于深度学习的图像分割方式直接对信号频谱图进行特征提取，使用大量含有跳频信号的随机样本进行学习，抗噪声能力强，在有干扰的情况下也能进行有效的特征提取，对弱信号也有很好的效果。本发明使用深度学习方法去噪和抗干扰，并使用跳频先验知识进行处理补充，抗噪和抗干扰处理时间在各种复杂情况下都能控制在1秒以内。

本发明授权一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取N个跳频信号，并记录保存跳频信号的频率、开始时间和结束时间；S2、对生成的跳频信号IQ数据进行傅里叶变换，得到信号频谱图，将跳频信号的频率、开始时间和结束时间进行映射计算，得到跳频信号在频谱图中的位置信息；S3、构建与频谱图同高同宽的二维特征矩阵，根据跳频信号在频谱图中的位置信息对特征矩阵中的相同位置赋1，其他位置赋0，并存储特征矩阵；S4、对频谱图和与其对应的特征矩阵进行均匀切片处理，得到频谱图样本与其对应的特征矩阵样本，并制作成数据集；S5、使用深度学习图像分割模型训练数据集，模型收敛后，得到深度学习图像分割权重文件；S6、对预测信号IQ数据进行傅里叶变换，得到预测信号频谱图，并进行均匀切片处理，得到M个信号频谱图样本；S7、使用深度学习图像分割模型和训练好的权重文件，对M个信号频谱图样本进行预测，得到M个二维特征矩阵；S8、对M个二维特征矩阵按照切分顺序进行拼接得到信号频谱图特征矩阵，并将该矩阵中数值大于0.5的置1，小于0.5的置0；S9、将信号频谱图特征矩阵中值为1的位置对应的预测信号视为跳频信号，对信号频谱图特征矩阵中的每行进行时间连续性分析，得到线状信号，并对线状信号进行频率连续性分析，得到矩形信号；S10、对所有得到的矩形信号进行周期性分析，得到跳频信号的跳频图案；S11、通过跳频图案中信号在信号频谱图特征矩阵中的位置信息，进行频率和时间映射计算，得到跳频图案参数信息。

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