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龍圖騰網獲悉電子科技大學申請的專利一種跨時期場景下的通信輻射源個體智能識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115392282B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210818173.9，技術領域涉及：G06F18/243；該發明授權一種跨時期場景下的通信輻射源個體智能識別方法是由葉婭蘭;董海;王春機;孟千賀設計研發完成，并于2022-07-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種跨時期場景下的通信輻射源個體智能識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種跨時期場景下的通信輻射源個體智能識別方法，涉及輻射源個體識別技術領域。針對通信信號輻射源自身特性及受復雜電磁環境因素影響，導致隨時間推移輻射源個體可區分度下降的問題，基于生成對抗網絡，通過殘差塊構建生成器建立前后兩個時期數據特征分布之間的映射關系；通過在判別器中加入噪聲和以一定概率丟棄神經元，穩定模型訓練過程并降低過擬合風險；通過對抗訓練，構建魯棒、泛化能力強的分類器；通過上述技術方案，本發明能實現跨時期場景下穩定有效的通信輻射源個體識別。

本發明授權一種跨時期場景下的通信輻射源個體智能識別方法在權利要求書中公布了：1.一種跨時期場景下的通信輻射源個體智能識別方法，該方法包括以下步驟： 步驟1，獲取同一通信輻射源個體前后間隔至少三個月的周期性發送信號，得到每個通信輻射源個體的第一周期性發送信號和第二周期性發送信號； 步驟2，對每個通信輻射源個體的第一和第二周期性發送信號分別進行信號預處理，包括：脈沖檢測、脈沖分割和標準化處理，得到標準化后的單個脈沖信號，將第一周期性發送信號的標準化后的單個信號作為第一脈沖數據，將第二周期性發送信號的標準化后的單個脈沖信號作為第二脈沖數據； 基于第一和第二脈沖數據設置訓練數據集和測試數據集，其中，第一脈沖數據設置有輻射源標簽； 步驟3，設置神經網絡的模型結構，所述神經網絡包括生成器、判別器和分類器，所述生成器用于學習第一脈沖數據到第二脈沖數據之間的映射關系，輸出第一脈沖數據的生成數據；所述判別器用于學習輸出生成器輸出的生成數據和第二脈沖數據之間的相似度，分類器用于學習輸出第一脈沖數據和生成數據的分類結果； 步驟4，以二分類交叉熵作為判別器的損失函數，以交叉熵作為分類器的損失函數，以自適應矩估計Adam為優化器，交替更新生成器、判別器和分類器的網絡參數，訓練設置的神經網絡； 步驟5，選擇識別精度作為分類器的性能度量指標，測試分類器并輸出識別結果。

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