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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取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：CN116956113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310590628.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取方法是由刘佳旭;李建清;江涛;王宏;王姣;黄浩设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取方法，包括如下步骤：步骤1、收集不同时间、位置、接收机下多个辐射源发射的中频AD信号数据，并进行数据预处理；步骤2、划分训练样本集、验证样本集；步骤3、构建针对某一因素的基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取网络模型；步骤4、训练特征提取网络模型；步骤5、对所有因素分别训练对应的特征提取网络模型，并串接形成一个整体的特征提取网络；步骤6、在整体的特征提取网络后接一个新的辐射源分类器。本发明采用对抗域自适应的方法，借助域判别器识别和排除所有因素中的域信息，实现了特征提取网络的域适应能力；通过串接多个特征提取网络，提高了整体网络的识别准确率。

本发明授权基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取方法在权利要求书中公布了：1.基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、收集不同时间、位置、接收机下多个辐射源发射的中频AD信号数据，并进行数据预处理；具体方法为： 步骤11、采用不同接收机在不同时间和不同位置收集多个辐射源发射的中频AD信号数据，得到时间、位置和接收机三种因素下的中频AD信号数据； 步骤12、将中频AD数据输入低通滤波器去除噪声，然后将数据切分为等长度的信号段，并将每个信号段单独作为一个样本，即为辐射源信号样本； 步骤2、对辐射源信号样本进行归一化处理，并且将每种因素中的样本划分为训练样本集、验证样本集； 步骤3、构建针对某一因素的基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取网络模型；具体方法为： 步骤31、构建针对某一因素的基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取网络模型，该网络模型由特征提取网络、辐射源判别器、域判别器三部分组成；特征提取网络采用resnet50网络，辐射源判别器和域判别器分别采用由三层全连接层构成的分类器； 步骤32、设置基于串行多对抗域自适应网络的辐射源特征提取网络模型的超参数，并采用误差反向传播算法进行优化； 步骤33、选择网络模型迭代训练过程中需使用的损失函数L1和L2； 步骤4、训练针对某一因素的特征提取网络模型，具体方法为： 步骤41、打乱训练样本集和验证样本集中所有样本的排列顺序，将某一因素中训练样本集和验证样本集一起输入到辐射源特征提取网络模型中； 步骤42、固定域判别器的参数，通过Adam优化算法对损失函数L1进行迭代优化，训练特征提取网络与辐射源判别器的参数以保留辐射源个体信息； 步骤43、固定特征提取网络与辐射源判别器的参数，通过Adam优化算法对损失函数L2进行迭代优化； 步骤44、重复执行步骤42和步骤43；设置学习率下降机制和早停机制，迭代优化完成后，得到训练好的辐射源特征提取网络模型； 步骤5、参照步骤4的方法，对所有因素分别训练对应的特征提取网络模型，将所有特征提取网络模型串接，形成一个整体的特征提取网络； 步骤6、固定整体的特征提取网络的参数，在整体的特征提取网络后接一个新的辐射源判别器，得到总串行对抗域自适应网络；采用训练样本集、验证样本集数据对总串行对抗域自适应网络中的辐射源分类器进行训练。

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