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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种小样本射频指纹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：CN116798081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310582013.3，技术领域涉及：G06V40/13；该发明授权一种小样本射频指纹识别方法是由庄连生;樊硕设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域的小样本射频指纹识别方法。该方法通过若干来自待识别辐射源的有标签样本与其他常见样本构建目标识别模型，利用目标识别模型完成目标小样本射频指纹识别任务，其特征在于，所述目标识别模型的构建过程包括以下步骤：基于基类数据集利用大规模训练范式完成目标识别模型的预训练，利用完成预训练的目标识别模型初始化软标签生成模型；利用基类数据集抽取与目标小样本射频指纹识别任务形式相同的包括元支持集与元查询集的元任务；利用元任务完成对目标识别模型的训练，并在目标小样本射频指纹识别任务的有标签样本中进行微调得到最终的目标识别模型。目标识别模型在面对新的、未曾见过的辐射源时能够正确地进行分类预测。

本发明授权一种小样本射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种小样本射频指纹识别方法，通过若干来自待识别辐射源的有标签样本与其他常见物体的有标签样本构建目标识别模型，利用目标识别模型完成目标小样本射频指纹识别任务，其特征在于，所述目标识别模型的构建过程包括以下步骤： 步骤一，准备基类数据集，目标任务原始支持集目标任务原始查询集对原始支持集与原始查询集中的信号样本分别进行预处理得到目标任务支持集DS与目标任务查询集DQ； 步骤二，基于基类数据集利用大规模训练范式完成目标识别模型的预训练，利用完成预训练的目标识别模型初始化软标签生成模型； 步骤三，利用基类数据集抽取与目标小样本射频指纹识别任务形式相同的元任务TMeta，元任务TMeta包括元支持集DMetaS与元查询集DMetaQ； 步骤四，利用软标签生成模型生成元查询集DMetaQ中样本的类别软标签； 步骤五，利用目标识别模型计算元查询集DMetaQ中样本的预测类别概率分布； 步骤六，计算元查询集DMetaQ中样本的预测类别概率分布与其类别软标签的损失值，根据损失值训练目标识别模型，得到完成元学习的目标识别模型； 步骤七，利用完成元学习的目标识别模型计算目标任务支持集DS中样本的预测类别概率分布； 步骤八，计算目标任务支持集DS中样本的预测类别概率分布与其标签的交叉熵，根据交叉熵通过反向传播训练完成元学习的目标识别模型，得到微调后的目标识别模型。

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