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龙图腾网获悉深圳市宜车科技有限公司申请的专利一种基于动态学习的车辆遥控智能适配系统及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：CN120564295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511056139.2，技术领域涉及：G07C9/00；该发明授权一种基于动态学习的车辆遥控智能适配系统及方法是由周琦;张伟明;邹占军设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态学习的车辆遥控智能适配系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于车辆智能控制技术领域，具体而言，涉及一种基于动态学习的车辆遥控智能适配系统及方法，其通过建立与用户身份绑定的射频特征基线库，实时比对手机端原始射频信号与当前环境下的理想重构特征向量，生成偏差向量并执行动态补偿，以生成增强射频特征向量，融合增强射频特征与历史认证特征构建时空关联图，通过图神经网络输出设备合法性置信度及风险标识，据此触发多级响应策略，择一执行车辆解锁、辅助验证或安全阻断操作，基于响应操作结果触发增量学习或对抗样本训练以优化射频特征基线库，解决现有技术因依赖静态配对参数导致的硬件兼容性问题以及因缺乏在线学习导致的长期稳定性下降问题。

本发明授权一种基于动态学习的车辆遥控智能适配系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态学习的车辆遥控智能适配系统，其特征在于，包括： 身份识别模块，接收携带用户手机身份标识的车辆解锁请求，调用该身份标识关联的射频特征基线库，所述基线库存储环境场景与理想射频特征的映射关系； 射频重构模块，同步获取当前手机端原始射频信号及车辆端环境数据，对照射频特征基线库解析当前环境下的理想重构特征向量； 动态补偿模块，基于实时射频特征与理想重构特征的偏差向量执行动态补偿以生成增强射频特征向量； 认证决策模块，融合增强射频特征与历史认证特征构建时空关联图，通过图神经网络输出设备合法性置信度及风险标识； 策略执行模块，依据动态置信度阈值及风险标识触发多级响应策略，择一执行车辆解锁、辅助验证或安全阻断操作； 闭环优化模块，根据响应操作结果触发增量学习或对抗样本训练以优化射频特征基线库； 所述时空关联图构建过程包括以下内容： 将当前认证会话输出的增强射频特征向量，以及与当前设备身份标识符关联的最近预设次数成功认证会话的增强射频特征向量定义为图节点； 以认证时间戳为序，将连续时间窗口内的节点连接为有向链式结构，并依据时间衰减规则为相邻节点间的时间边赋予权重值； 将当前设备身份标识符关联的最近预设次数成功认证会话的增强射频特征向量定义的图节点标记为固定参考节点，将当前认证会话输出的增强射频特征向量定义的图节点标记为当前特征节点，计算当前特征节点与各固定参考节点特征向量的余弦相似度，当余弦相似度大于预设相似度阈值时，建立当前特征节点与该固定参考节点间的无向特征相似边，边权重设置为余弦相似度值； 组合所有特征节点、时间边、无向特征相似边及参考节点关系，构建为时空关联图； 所述通过图神经网络输出设备合法性置信度及风险标识包括以下步骤： 对时空关联图执行时空卷积操作，生成包含当前认证会话时空聚合信息的增强射频特征向量，作为当前状态特征向量； 计算所有固定参考节点特征向量的算术均值作为历史基准特征向量； 提取有向链式结构邻接节点对的特征向量一阶差分集合，计算所述集合的全局均值作为时序演变特征向量； 将当前状态特征向量、历史基准特征向量及时序演变特征向量沿特征维度拼接，生成融合特征向量； 通过全连接层处理所述融合特征向量，计算其与历史基准特征向量的距离度量及时序演变特征向量的稳定度指标，映射至预设数值区间的设备合法性置信度； 并行执行中继攻击检测和新型设备检测，输出关联攻击风险标志与新设备标志的风险标识序列。

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