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！

龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于多序列特征学习的特定辐射源识别方法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：CN116680551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310704963.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于多序列特征学习的特定辐射源识别方法及系统是由胡涛;吴迪;张靖志;易冬;李汀立;张龙;王书;王世举设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多序列特征学习的特定辐射源识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及辐射源识别技术领域，特别涉及一种基于多序列特征学习的特定辐射源识别方法及系统，根据辐射源指纹特征产生机理生成多种调制类型的IQ路同相正交的信号辐射源模拟仿真信号，利用辐射源模拟仿真信号组建样本数据集；对样本数据集中信号进行标准化处理，得到多序列信号；构建序列融合卷积网络模型并利用样本数据集中的多序列信号对序列融合卷积网络模型进行训练优化；将待识别的辐射源信号输入训练优化后的序列融合卷积网络模型，利用训练优化后的序列融合卷积网络模型得到待识别辐射源信号调制类别。本发明能够提升辐射源识别效能，可识别出多辐射源类型的非法入境电台，以保证通信网络安全，也可为对抗侦查领域中对抗决策提供依据。

本发明授权基于多序列特征学习的特定辐射源识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多序列特征学习的特定辐射源识别方法，其特征在于，包含： 根据辐射源指纹特征产生机理生成多种调制类型的IQ路同相正交的信号辐射源模拟仿真信号，利用辐射源模拟仿真信号组建样本数据集； 对样本数据集中信号进行标准化处理，得到由模拟仿真信号IQ序列、幅度相位AP序列以及频域AP序列组成的多序列信号； 构建用于辐射源分类识别的序列融合卷积网络模型并利用样本数据集中的多序列信号对序列融合卷积网络模型进行训练优化； 将待识别的辐射源信号输入训练优化后的序列融合卷积网络模型，利用训练优化后的序列融合卷积网络模型得到待识别辐射源信号调制类别； 构建的用于辐射源分类识别的序列融合卷积网络模型，包含：用于多序列特征融合的特征融合模块、用于依据输入特征向量中特征对分类任务共享程度重新标定序列特征通道权重向量以生成新特征向量的挤压激励模块、和用于对新特征序列分类识别的时序卷积分类模块； 所述特征融合模块利用三个多通道卷积块分别对IQ双通道序列的IQ序列、时域AP序列以及频域AP序列进行并行卷积和拼接，以组成多序列信号特征； 所述挤压激励模块依据输入特征向量中特征对分类任务共享程度重新标定序列特征通道权重向量以生成新特征向量的过程表示为：其中，为新特征向量的第i个元素，si为输入特征向量X的通道权重向量S中第i个元素Xi的通道权重，且S＝σW2δW1Z，Z为网络上一层输出特征向量通过全局平均池化操作生成的通道统计向量，δ为ReLU函数，σ为Sigmoid激活函数，W1为挤压激励模块中第一个全连接层的权重参数，W2为挤压激励模块中第二个全连接层的权重参数。

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中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道62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。