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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算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：CN115169395B 。

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：202210754595.4，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法是由江桦;张晨;刘宏洁;巩克现;王玮设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法在说明书摘要公布了：本发明属于特定辐射源识别技术领域，尤其是一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法，针对现有的常见算法对幅度畸变的针对性不强且复杂度较高，在小样本条件下识别率较低、对信噪比先验信息较敏感的问题；现提出如下方案，其包括以下步骤：S1：对实信号进行幅度均值归一化预处理，均匀划分实信号幅度区间，求取各幅度区间样点概率分布；S2：对实信号进行希尔伯特变换得到解析信号，对解析信号进行幅度均值归一化预处理，均匀划分解析信号星座图圆环区间，求取各圆环区间样点概率分布。本发明算法对信噪比先验信息不敏感，不需要估计信噪比就可以达到较高识别率。此外，与对比算法相比，所提算法有着较低的计算复杂度。

本发明授权一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法在权利要求书中公布了：1.一种基于幅度概率分布差异的辐射源识别算法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对实信号进行幅度均值归一化预处理，均匀划分实信号幅度区间，求取各幅度区间样点概率分布； S2：对实信号进行希尔伯特变换得到解析信号，对解析信号进行幅度均值归一化预处理，均匀划分解析信号星座图圆环区间，求取各圆环区间样点概率分布； S3：将S1和S2所提特征向量联合为一个特征向量，采用支持向量机分类器进行辐射源识别； 所述S1具体包括如下步骤： A1：在非合作通信中，接收信号的功率放大倍数是未知的，需要对功率放大器非线性畸变后接收的实信号进行瞬时幅度均值归一化预处理； A2：取预处理后信号幅度的范围为，将其均分为个幅度区间，计算每个幅度区间内样点数的概率，获得特征向量； 在A2中具体包括如下： 预处理后实信号的幅度范围主要在，因此取值为2，计算每个区间内样点数与总样点数的比值，即样点落在各区间内的概率，得到特征向量，为预处理后信号的幅度落在第个幅度区间中的概率，区间范围如下所示： ， 当时，不同辐射源信号畸变前的区间与有关，此时利用信号畸变后的落在各区间的概率分布提取辐射源的功率放大器非线性畸变特征； 所述S2具体包括如下步骤： B1：将功率放大器畸变后接收到的实信号利用Hilbert变换得到解析信号，对解析信号进行瞬时幅度均值归一化处理，并由其绘制出星座图； B2：取预处理后解析信号的星座图半径范围为，并将其均分为个同心圆环区间，计算每个圆环区间内样点数的概率，获得特征向量； 在B1中具体包括如下： 的Hilbert变换为： ， 对于离散解析信号，其幅度为： ， 幅度均值归一化解析信号为： ， 预处理后解析信号幅度为： ， 式中，为幅度均值归一化的解析信号，表示第个辐射源个体； 在B2中具体包括如下： 预处理后解析信号的幅度范围主要在，此时半径取值为1.5，计算每个圆环区间内样点数与总样点数的比值，即样点落在各圆环区间内的概率，得到特征向量，为幅度均值归一化的解析信号落在第个同心圆环区间中的概率，圆环范围如下式所示： 。

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