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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第二十九研究所申请的专利基于神经网络信号高阶特征的电磁信号流聚类方法、装置、介质及系统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：CN119939276B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411982274.5，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权基于神经网络信号高阶特征的电磁信号流聚类方法、装置、介质及系统是由杨启伦;代燕;漆小华;陈惠娟;蒋雨瑾;李忠媛;杜文设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络信号高阶特征的电磁信号流聚类方法、装置、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络信号高阶特征的电磁信号流聚类方法、装置、介质及系统，属于智能信号处理领域，包括步骤：首先以第1个信号的高阶特征进行聚类初始化，随后针对第n个信号分别进行信号高阶特征与已有聚类高阶特征的余弦相似度。如果最大的余弦相似度大于门限，则将该信号归到对应的聚类中。否则新建一个类别，直到所有的信号遍历完成，从而实现基于神经网络信号高阶特征的电磁信号聚类。本发明不依赖于辐射源的电磁参数，避免了传统基于PDW参数维度低而导致电磁信号聚类错误的问题。

本发明授权基于神经网络信号高阶特征的电磁信号流聚类方法、装置、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络信号高阶特征的电磁信号流聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： 设针对第n个信号，经过神经网络特征提取的信号高阶特征表示为Featuren，其中n＝1,2,…,N，N表示信号的总数量，Featuren的维度为K维；针对第m个聚类，其聚类高阶特征表示为其中m＝1,2,…,M，M表示信号的总数量，Featuren和的维度都为K维；以第1个信号作为第1个聚类，其聚类高阶特征为完成初始化，然后执行如下步骤： S1：针对第n个信号，设已有m个聚类结果，则依次计算第n个信号与第m个聚类结果的余弦相似度，为： 其中，表示第n个信号高阶特征与第m个聚类特征的点积的绝对值，||Featuren||表示第n个信号高阶特征的欧几里得范数，表示第m个聚类高阶特征的欧几里得范数； S2：寻找Rn,m最大值为MaxRn,m，其对应的序号为max_m；设置门限值为Thres，如果MaxRn,m≥Thres，则将第n个信号归到到第max_m个聚类中，并按照S3进行；如果MaxRn,mThres，则认为第n个信号属于新的聚类，并按照S4进行； S3：对于第max_m个聚类，将其聚类高阶特征用第n个信号高阶特征进行更新， 即其中α为聚类高阶特征平滑系数，第n个信号高阶特征与第m个聚类特征的点积大于等于0时，否则 S4：新增一个聚类，即m＝m+1，并令该聚类高阶特征为第n个信号高阶特征，即 S5：从第2个信号开始，以此按照S1～S4处理，直到所有的信号处理完毕，即完成基于神经网络信号高阶特征的信号信号聚类处理。

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