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龙图腾网获悉深圳沧穹科技有限公司申请的专利一种基于单一音频信号特征的距离感知方法与系统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：CN119854933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202411955017.2，技术领域涉及：H04W64/00；该发明授权一种基于单一音频信号特征的距离感知方法与系统是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;叶锋设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单一音频信号特征的距离感知方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于但不限于距离感知技术领域，公开了一种基于单一音频信号特征的距离感知方法与系统，通过对单基站音频Chirp信号的原始数据流进行数据预处理，将时域音频信号转为能量密度图EDM，并对其特征进行分析；分析设备差异性对EDM特征的影响；构建基于混合数据源的EDM数据集；基于对EDM的特征分析，结合空间注意力机制，构建基于深度学习方法的单基站距离感知网络DPNet。本发明基于EDM的数值特征，构建了物理距离与LoS状态下归一化EDM的线性距离感知模型，使得DRR更容易被理解与表达；设计了一个基于残差注意力机制的深度学习网络，优化单基站在LoS状态下的距离感知性能。

本发明授权一种基于单一音频信号特征的距离感知方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单一音频信号特征的距离感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过对单基站音频Chirp信号的原始数据流进行数据预处理，将时域音频信号转为能量密度图EDM，并对其特征进行分析； 步骤2：分析设备差异性对EDM特征的影响； 步骤3：构建基于混合数据源的EDM数据集； 步骤4：基于对EDM的特征分析，结合空间注意力机制，构建基于深度学习方法的单基站距离感知网络DPNet； 步骤2中EDM与感知距离的关系同时受终端到基站的距离以及不同终端对信号的响应差异性影响，前者体现在空间中不同位置处的EDM所代表的信号总体能量变化不同，后者体现在不同采样设备在同一位置处的信号频率响应与灵敏度不同；将EDM中每个频点像素值的对数的绝对值定义为音频信号在每个频点的相对能量大小，再将EDM的相对能量范围定义为响应域，那么该域的域值可以直观地反映上述两种差异； 步骤4中单基站距离感知网络DPNet的架构，通过堆叠两个空间注意力模块，以残差注意力的形式自适应地感知能够代表空间距离变化规律的EDM图像特征； DPNet采用了前导、主体、尾缀的“三明治”结构，核心组件为预激活的瓶颈残差块； 前导部分，首先通过一个7×7的卷积层与3×3的最大池化层快速降低特征图维度并增大其感受野； 主体部分，由两个空间注意力模块与连接残差块组成；其中，每个连接残差块的输出通道数均增加一倍，用于推断更深层的特征；在空间注意力模块中，掩膜分支采用了与主干分支相同数量的残差块，且所有残差块的输入与输出通道数保持一致；由于掩膜分支包含了更多的池化层，其感受野比主干分支的更大，从而使得在网络反向传播更新梯度的过程中产生了更密集的特征以推断每个像素对感知距离的权重； 尾缀部分，采用自适应平均池化层固定特征图大小为1×1，并送往全连接层进行网络输出； 在DPNet中，每一个注意力模块由主干分支与掩膜分支组成，其中，主干分支用于处理网络特征、增加感受野；掩膜分支则对特征添加软权重，通过自底向上的前馈与自顶向下的反馈，控制着权重信息流向各类对象；当Sigmoid层归一化后的掩膜分支输出覆盖到主干分支后将注意力模块的输入与输出进行二次残差连接。

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