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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于域自适应的Wi-Fi射频指纹识别方法和装置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：CN119441962B 。

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：202411316867.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于域自适应的Wi-Fi射频指纹识别方法和装置是由温震宇;王子明;郑豪杰;高华旭;李涛涛;洪榛;沈英设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于域自适应的Wi-Fi射频指纹识别方法和装置在说明书摘要公布了：一种基于域自适应的Wi‑Fi射频指纹识别方法和装置，其方法包括：1数据采集及预处理；2数据增强：基于所述信号，提出一种基于物理损伤的数据随机增强方法对训练数据进行随机频率和相位增强；3特征提取：基于增强后的数据，设计一种稳态和瞬态信号对数谱相结合的方法，提取射频指纹特征作为模型输入；4构建域对抗迁移学习网络模型；5训练模型和评估检测结果；6模型应用：将训练好的模型在实际电磁场景中进行识别应用。本发明提出的方法通过在射频指纹领域引入对抗迁移学习网络机制，同时设计了一种基于物理损伤的随机数据增强方法和一种信道鲁棒的时频对数谱特征，成功提高了现有模型对未知目标域数据的识别精度，通过实验表明所述方法在单域泛化场景下比现有模型提高了约10％‑25％准确率，解决了现有模型在跨不同温度和信道状态的数据分布漂移问题。

本发明授权一种基于域自适应的Wi-Fi射频指纹识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于域自适应的Wi-Fi射频指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据采集及预处理：构建Wi-Fi信号检测器，从空气中采集无线电信号，通过时间同步及相关性计算从中检测出Wi-Fi信号得到原始的IQ数据包，对数据包进行切片得到每个数据包的前导码部分作为提取射频指纹特征的初始数据，并对该数据做归一化处理，防止信号幅值差异过大导致后续模型训练过拟合； 步骤S2：基于步骤S1所述归一化后的前导码信号数据，提出一种基于物理损伤的数据随机增强方法，对训练集数据进行随机的频率和相位增强，用于后续训练模型； 步骤S3：基于步骤S2增强后的数据集，设计一种稳态与瞬态信号对数谱相结合的方法，选取信号前导码部分的第2-9个周期的STF信号和第1-2个周期的LTF信号作为稳态特征，同时选取信号的第1-4个周期的STF信号和第9-10个STF及GI信号作为瞬态特征； 然后将稳态信号特征RFFStable和瞬态信号特征RFFTransient进行拼接共同作为鲁棒的射频指纹特征供后续模型训练和测试； 步骤S4：构建域对抗迁移学习网络模型，由于现有射频指纹识别模型在面临复杂多域环境中的鲁棒性较差，特引入域自适应机制，构建网络模型；网络模型包括特征提取器模块、标签分类器模块和域分类器模块； 步骤S5：模型训练和结果评估流程：使用准确率作为评估指标，对模型进行训练，并评估其在跨领域射频指纹场景中的信号识别效果； 步骤S6：模型应用：将实际电磁场景中采集的源域数据和新场景目标域的少部分数据进行处理，并基于步骤S1-S5获得已训练模型，再执行以下操作： 步骤S61：获取实际新场景中待识别的Wi-Fi信号数据：通过射频接收设备采集待识别Wi-Fi射频信号，提取域不变射频指纹特征，并将其转换为模型输入格式； 步骤S62：利用已训练的域自适应模型进行分类，确定待识别信号对应的设备身份类别，实现Wi-Fi射频指纹识别。

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