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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰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：CN116794604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310748251.7，技术领域涉及：G01S7/02；该发明授权基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰识别方法是由张伟;吴筱诺;王鑫设计研发完成，并于2023-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰识别方法，信号产生及预处理步骤：先产生理想干扰信号；再生成由理想干扰信号时频图样本构成的源域样本集，以及经非理想因素的仿真及加入的由非同分布干扰信号时频图样本构成的目标域样本集；再经过包括源域预学习、对抗判别以及目标域分类测试这三个过程的基于对抗迁移学习的雷达干扰识别步骤得到完成对抗判别训练的目标域卷积网络以及完成有监督干扰信号识别训练的分类器，将待识别信号输入目标域卷积网络进行特征提取后输出至分类器，分类器完成最终的雷达干扰信号识别分类并输出最终的分类识别结果。本发明可兼得网络的计算效率及泛化性，识别率高，能对非同分布样本进行有效的分类。

本发明授权基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰识别方法在权利要求书中公布了：1.基于对抗迁移学习的非同分布雷达干扰识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 信号产生及预处理步骤：先产生理想干扰信号；将理想干扰信号一方面经时频分析、平滑滤波与自适应裁剪的得到由理想干扰信号时频图样本构成的源域样本集，为源域样本集中的各样本赋上雷达干扰类型标签；另一方面，经非理想因素的仿真及加入、时频分析、平滑滤波与自适应裁剪得到由非同分布干扰信号时频图样本构成的目标域样本集； 基于对抗迁移学习的雷达干扰识别步骤，包括源域预学习过程、对抗判别过程以及目标域分类测试过程： 源域预学习过程：将带标签的源域样本集输入至源域卷积网络，源域卷积网络输出源域特征至分类器，分类器输出雷达干扰分类结果与标签进行比较以完成有监督干扰信号识别训练； 对抗判别过程：将不带标签的目标域样本输入至目标域卷积网络，同时将不带标签的源域样本输入至完成训练的源域卷积网络；目标域卷积网络与源域卷积网络分别输出提取的目标域特征与源域特征至目标数据预分类器进行对抗判别训练，抗判别训练的目的是使得对目标数据预分类器无法分辨输入特征是来自源域还是目标域； 目标域分类测试过程：将不带标签的目标域样本输入至已完成对抗判别训练的目标域卷积网络中进行特征提取后，将目标域特征输出至已完成有监督干扰信号识别训练的分类器中，分类器完成最终的雷达干扰信号识别分类并输出最终的分类识别结果。

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