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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法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：CN115392282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210818173.9，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法是由叶娅兰;董海;王春机;孟千贺设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法，涉及辐射源个体识别技术领域。针对通信信号辐射源自身特性及受复杂电磁环境因素影响，导致随时间推移辐射源个体可区分度下降的问题，基于生成对抗网络，通过残差块构建生成器建立前后两个时期数据特征分布之间的映射关系；通过在判别器中加入噪声和以一定概率丢弃神经元，稳定模型训练过程并降低过拟合风险；通过对抗训练，构建鲁棒、泛化能力强的分类器；通过上述技术方案，本发明能实现跨时期场景下稳定有效的通信辐射源个体识别。

本发明授权一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨时期场景下的通信辐射源个体智能识别方法，该方法包括以下步骤： 步骤1，获取同一通信辐射源个体前后间隔至少三个月的周期性发送信号，得到每个通信辐射源个体的第一周期性发送信号和第二周期性发送信号； 步骤2，对每个通信辐射源个体的第一和第二周期性发送信号分别进行信号预处理，包括：脉冲检测、脉冲分割和标准化处理，得到标准化后的单个脉冲信号，将第一周期性发送信号的标准化后的单个信号作为第一脉冲数据，将第二周期性发送信号的标准化后的单个脉冲信号作为第二脉冲数据； 基于第一和第二脉冲数据设置训练数据集和测试数据集，其中，第一脉冲数据设置有辐射源标签； 步骤3，设置神经网络的模型结构，所述神经网络包括生成器、判别器和分类器，所述生成器用于学习第一脉冲数据到第二脉冲数据之间的映射关系，输出第一脉冲数据的生成数据；所述判别器用于学习输出生成器输出的生成数据和第二脉冲数据之间的相似度，分类器用于学习输出第一脉冲数据和生成数据的分类结果； 步骤4，以二分类交叉熵作为判别器的损失函数，以交叉熵作为分类器的损失函数，以自适应矩估计Adam为优化器，交替更新生成器、判别器和分类器的网络参数，训练设置的神经网络； 步骤5，选择识别精度作为分类器的性能度量指标，测试分类器并输出识别结果。

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