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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备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：CN120352890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510423186.X，技术领域涉及：G01S19/01；该发明授权基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备是由黎启名;李宇航;沈乾阳;鞠鹏波;迪浩琛;李煊鹏设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于星载GNSS‑R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备，首先获取星载GNSS‑R数据，生成通道的时延多普勒图，按比例划分半监督学习的训练集、验证集和测试集；对每张DDM图像应用两次不同的随机增强，生成两个视图，并输入神经网络模型中，设计对比损失函数，对两个预处理的视图进行对比学习，加载预训练权重，执行训练过程，优化模型参数，保存对比损失最小模型；设计二分类网络头作为分类输出，通过带RFI标签的DDM图像数据进行训练和验证，并引入早停机制，将测试集数据输入到已训练好的RFI识别模型中进行RFI识别，推动了星载GNSS‑R数据在导航干扰识别方向的发展。

本发明授权基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于星载GNSS-R数据的导航干扰识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：获取星载GNSS-R反射观测数据，根据数据生成通道的时延多普勒图，按比例划分半监督学习的训练集、验证集和测试集；所述通道包括但不限于GPS、北斗、伽利略和GLONASS卫星导航系统，星载GNSS-R反射观测数据至少包括DDM波形数据； S2：对每张DDM图像进行两次不同的随机增强，生成两个数据增强后的视图；所述数据增强的方法至少包括随机颜色抖动、随机灰度化和随机水平翻转，其中，随机颜色抖动分为随机亮度、随机对比度、随机饱和度和随机色调调整； S3：将步骤S2生成的两个数据增强后的视图输入RFI识别模型中，设置对比损失函数进行对比学习训练；加载预训练的模型权重，执行训练过程，计算前向传播后的两个图像对的损失，通过反向传播进行模型参数优化，获得对比损失最小的模型； S4：以二分类网络头作为分类输出，载入步骤S3获得的对比损失最小的模型权重，通过带RFI标签的DDM图像数据进行训练和验证，引入早停机制；将测试集数据输入到已训练好的RFI识别模型中进行RFI识别； S41：使用BCEWithLogitsLoss并动态设置正样本的权重系数，根据训练数据的正负样本比例计算损失； S42：使用Autocast+GradScaler进行混合精度训练，动态管理不同算子的数值精度，将部分算子换为半精度浮点数，其余保持单精度浮点数；GradScaler通过动态缩放梯度； S43：引入早停机制，主指标为Loss和准确率，维持8轮不提升，并实时绘制Loss和Accuracy趋势图进行可视化诊断； S44：在每轮训练结束后，模型在验证集上进行评估，计算验证损失和准确率，保存微调后的RFI识别模型权重； S45：将步骤S1划分的测试集输入至RFI识别模型，计算评价指标以评估模型性能。

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