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龙图腾网获悉四川九洲电器集团有限责任公司申请的专利一种辐射源个体识别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：CN116467626B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310377675.7，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种辐射源个体识别方法是由赵火军;包庆红;唐培人;李捷;高晓利;杨晓丽;王维;宋程程设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辐射源个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种辐射源个体识别方法，涉及目标识别领域，包括：首先侦收空中电磁信号；然后通过分数阶傅里叶变换提取电磁信号中的时频特征向量；最后将时频率特征向量送入训练好的具有复数轻量化卷积神经网络和自适应降噪模块复数残差辐射源复数个体识别网络中进行识别；本发明，能够通过分数阶傅里叶变换提取复数信号更多的细微特征，通过轻量化复数残差网络能够降低算法计算量和存储空间，且个体识别率几乎不降低，然后加入自适应降噪模块，有效消除信号噪声，提升辐射源个体识别率，同时消除手工设置复数去噪算法的繁琐。

本发明授权一种辐射源个体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种辐射源个体识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：侦收空中电磁信号； 步骤S2：通过分数阶傅里叶变换提取电磁信号中的时频特征向量； 步骤S3：将时频率特征向量送入训练好的具有复数轻量化卷积神经网络和自适应降噪模块复数残差辐射源复数个体识别网络中进行识别； 所述分数阶傅里叶变换的阶数p取值范围为-2~2，对应的旋转角度α取值范围为-π~π，通过多个不同的阶数p，可产生多路时频特征向量； 所述具有复数轻量化卷积神经网络和自适应降噪模块复数残差辐射源复数个体识别网络，包括： 六个自适应降噪和轻量化复数残差模块以及拼接，全局平均池化，多维转一维，全连接层； 所述自适应降噪和轻量化复数残差模块由两个复数轻量化卷积模块和一个复数自适应降噪模块构成，所述复数自适应降噪模块对复数轻量化卷积模块的输出进行降噪处理； 所述复数轻量化卷积模块，包括： 复数批归一化、复数激活函数和复数深度可分离卷积； 所述复数深度可分离卷积由一个卷积核为3*3，分组数为输入通道个数的复数卷积和1个卷积核为1*1的复数卷积构成。

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