发明专利已授权

基于最大熵二值化时频图和ABF-YOLOv5s的跳频信号参数估计方法

📄 申请号：CN202411147771.3 📄 发布日：2026/05/13

著录项目信息

申请日

2024-08-21

公开号

CN119093966B

公开日

2025-09-23

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04B1_715

IPC 分类号

H04B1_715 , H04L27_00 ,

技术画像

所属领域

信号参数估计信号处理跳频通信深度学习目标检测信号参数估计

应用场景

无线电频谱监测, 电子对抗, 军事通信, 通信侦察, 频谱感知

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摘要

本发明属于跳频信号参数估计领域，提供基于最大熵二值化时频图和ABF‑YOLOv5s的跳频信号参数估计方法，包括以下步骤：先获取跳频信号，分别进行短时傅里叶变换和最大熵二值化处理，得到最大熵二值化时频图；再将最大熵二值化时频图输入到ABF‑Yolov5s模型中，得到跳频信号位置信息：最后根据跳频信号位置信息和时频参数的对照关系，进行跳频信号的周期估计和频率估计。本发明在ABF‑Backbone部分引入ASPP模块和BOT3模块，在ABF‑Neck部分引入BiFPN模块，能在低信噪比下提高跳频信号周期估计和频率估计的精度，具有较好的鲁棒性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种槽钢模板加工用激光切割设备

当前第 / 件

一种安全监控视频优化传输方法及视频监控终端

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议价

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