买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于扩散模型的无线通信信号对抗样本生成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：CN119067193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410520512.4，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种基于扩散模型的无线通信信号对抗样本生成方法是由丁文锐;张航;陈柏赫;王玉峰设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的无线通信信号对抗样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的无线通信信号对抗样本生成方法，属于无线通信信号对抗样本领域；具体为：首先，将现有数据集分层抽样，训练AMR模型，并计算每个样本分别在每个调制类型下的置信度，选择置信度最大值所对应的类型作为各样本对应的预测结果；并获取分类边界的样本；根据获取的分类边界样本结果选择关键样本，通过修改关键样本的标签，作为新的训练集逐步添加高斯噪声至样本分布完全满足高斯分布；利用样本特征属性作为梯度引导，训练U‑Net网络预测每一步添加的噪声，逐步将高斯噪声从样本中去除直到恢复原信号，得到无线通信信号对抗样本生成模型。本发明对抗样本对模型表现出较强的攻击性，使模型分类准确率下降。

本发明授权一种基于扩散模型的无线通信信号对抗样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的无线通信信号对抗样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：选取公开无线通信信号数据集D，并根据特征属性类别分为若干层，从每一层中随机抽取信号样本；以分层抽样的形式将数据集D划分为训练集Dtrain和验证集Dvalid； S2：将训练集输入到设置了网络参数的AMR模型中进行训练，并对验证集中每个样本进行验证，依次计算每个样本分别在每个调制类型下的置信度，选择置信度最大值所对应的类型作为各样本对应的预测结果，记录此时AMR模型的识别准确率PAccuracy； 第i个信号样本在R个调制类型下对应的置信度为Pxi＝{Pr1,Pr2,…,PrR}； S3：针对分层抽样的每个信号样本，分别计算各样本的预测结果与每个调制类型之间置信度的方差数组，当方差数组中存在至少一个方差值小于设定的阈值τ，将该方差数组对应的信号样本保存到边界样本中； S4：对每个边界样本的调制类型标签进行修改，构成关键样本集； S5：基于马尔可夫链，搭建无线通信信号对抗样本生成的扩散模型，并利用关键样本集进行训练； 扩散模型训练包括正向过程和反向过程： 正向过程是指：从关键样本集数据Dkey_d中加载无线通信信号x0，经过了T步正向迭代，逐步向无线通信信号x0添加高斯噪声，直至得到一个完全满足高斯分布的样本xT； 首先，对原始信号x0加噪变换，得到信号xt的表达式： 可知，当前时刻的信号xt为上一时刻信号xt-1与高斯噪声ε的加权；其中，βt为预先设定的超参，满足0＜β1＜β2＜…βT＜1，T为扩散步数，εΝ0,I服从标准正态分布； 然后，设置中间变量1-βt＝αt，对信号xt的表达式进行变换，得到马尔科夫递归函数： 记对递归函数进行改写，得到： 最后，依据上式向无线通信信号x0中逐步添加高斯噪声，通过马尔可夫前向过程将无线通信信号x0的数据分布逐渐添加高斯噪声，直至得到一个完全符合高斯分布的样本数据xt； 反向过程是指：基于正态分布的采样进行生成，通过训练U-Net网络对高斯噪声数据进行去噪，将加噪完成后的样本数据xt从一个纯高斯数据逐步去噪恢复为原始数据x0； 具体为： 首先，根据贝叶斯公式得到正向过程的后验概率分布，即反向过程qxt-1|xt,x0： 然后，结合改写的递归函数式3，得出： 进一步化简，得到反向过程qxt-1|xt,x0的均值和方差；分别为： 接着，使用具有参数θ的U-Net网络计算条件采样pθxt-1|xt，使其方差和后验分布与反向过程qxt-1|xt的方差保持一致： 其中，θ为高斯分布的均值函数μθxt,t和标准差函数εθxt,t中的可学习参数向量； 最后，设计隐式分类器将边界标签合并到反向过程的训练中，即用替换条件采样pxt-1|xt，得到： 通过反向求解，得到： 其中，为隐式分类器的梯度用条件生成概率；ω是权重，当ω越大时，边界标签牵引的强度越大，即生成的样本和边界标签的置信度越高； S6：在训练好的扩散模型中输入随机样本xT～N0,I、迭代次数及关键样本的边界标签，直接输出具有边界标签的对抗样本数据，构成对抗样本数据集Dadv； S7：将生成的对抗样本数据集Dadv输入到训练好的AMR模型中进行分类预测，得到AMR模型在对抗样本数据集Dadv的识别准确率PA′ccuracy；对比PAccuracy与PA′ccuracy验证对抗样本生成效果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。