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龙图腾网恭喜郑州大学申请的专利一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选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：CN116318249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202310278367.9，技术领域涉及：H04B1/713；该发明授权一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法是由朱政宇;林宇;李鑫泽;赵航冉;梁静;林永辉;宋灿;王家政;陈鹏飞;巩克现设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法，所属方法包括：首先，通过时频分析方法生成跳频信号灰度时频图作为YOLOv5目标检测网络的输入。其次，在backbone网络中加入CA机制，在保证模型灵活和轻量化的前提下捕获跨通道信息和位置敏感信息，实现跳频信号的实时检测和准确定位。再次，采用Soft‑SIoU_NMS替换NMS保证了跳频信号在发生频率碰撞时不会因置信度较低而被忽略。最后，采用NWD代替小目标检测时NMS和回归损失函数中的交并比IntersectionofUnion,IoU度量，提高对快跳频信号的检测精度。本发明实施一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法具有模型收敛快、鲁棒性强的优势且mAP达到99.5％，能够在低信噪比下准确地分选出各类跳频信号，且在信噪比为0dB时分选率超过95％。

本发明授权一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv5的短波跳频信号分选方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建多跳频网台数学模型，通过时频分析方法生成跳频信号灰度时频图作为YOLOv5目标检测网络的输入； S2：在YOLOv5的backbone网络中加入CA机制，在保证模型灵活和轻量化的前提下捕获跨通道信息和位置敏感信息，实现跳频信号的实时检测和准确定位； S3：采用Soft-SIoU_NMS替换NMS保证了跳频信号在发生频率碰撞时不会因置信度较低而被忽略； Soft-SIoU_NMS的置信度重置函数定义为： 在式17a与式17b中b i为待处理的anchor且D为存放最终的anchor，si是b i更新的置信度，N t代表阈值； S4：采用NWD代替小目标检测时NMS和回归损失函数中的IoU度量，提高对快跳频信号的检测精度；所述步骤S4具体包括： 通过对边界框大小进行判决，若边界框大于16×16，则沿用IoU度量，若边界框小于16×16，则引入NWD代替小目标检测的IoU度量作为边界框检测的评估指标。

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