买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种LoRa非平稳射频指纹特征提取方法及相关装置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：CN116386092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211627692.3，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种LoRa非平稳射频指纹特征提取方法及相关装置是由徐东阳;张田田;任品毅;任占义设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种LoRa非平稳射频指纹特征提取方法及相关装置在说明书摘要公布了：一种LoRa非平稳射频指纹特征提取方法及相关装置，包括：对不同型号的LoRa设备进行物理层信号的采集，对采集到的一维信号进行预处理得到对应的非平稳信号；基于分数域小波散射网络构建针对LoRa非平稳信号的射频指纹特征提取模型，提取射频指纹特征系数；将射频指纹特征系数输入对应的分类网络，利用卷积神经网络实现对特征向量的精确识别与分类内容。所提基于分数域小波散射网络可以解决非平稳条件下射频特征信息高效提取，大幅减少射频特征数据量，提升模型学习效率。

本发明授权一种LoRa非平稳射频指纹特征提取方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种LoRa非平稳射频指纹特征提取方法，其特征在于，包括： 对不同型号的LoRa设备进行物理层信号的采集，对采集到的一维物理层信号进行预处理得到对应的非平稳信号； 基于分数域小波散射网络构建针对LoRa非平稳信号的射频指纹特征提取模型，提取射频指纹特征系数； 将射频指纹特征系数输入对应的分类网络，利用卷积神经网络实现对特征向量的精确识别与分类内容； 采用短时傅里叶变换时频变换来分析表征信号的非平稳特性；利用不同的窗和长度来实现信号的时频变换，如下所示 其中，y[m]代表输入信号，STFT是短时傅里叶变换； 基于分数域小波散射网络构建针对LoRa非平稳信号的射频指纹特征提取模型： 分数域傅里叶变换是DFSNet中的基本变换，该变换过程如下所示 其中，d代表信号ft的维度，满足如下所示条件 其中，αi代表分数傅里叶变换的旋转角度，为对应的变换系数，基于分数域傅里叶变换，将对应的基函数替换为小波核函数之后得到分数域小波变换 其中，小波核函数ψα,λ,tκ满足以下条件 其中λ与t分别代表对应的分数域小波变换中的尺度与时间因子，当α＝π2时上式将会变为传统的小波变换。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。