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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于对抗域适应的AMC场景迁移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：CN116467623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310314898.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于对抗域适应的AMC场景迁移方法是由丁文锐;马沁言;肖京;王玉峰设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对抗域适应的AMC场景迁移方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对抗域适应的AMC场景迁移方法，属于信号处理领域。具体为：首先，根据无人机的飞行特点仿真构建无人机常见的远海和岸基水域空地信道场景信号数据集，其中远海场景作为源域，岸基水域场景作为目标域。然后，建立对抗域适应模型，经由模型的特征提取器对生成信号提取信号特征，再由自动编码器得到调制特征，通过对两种不同特征赋权，以及利用对抗训练对齐特征权重的方式，促使特征提取器提取域不变的调制特征，实现跨场景下对目标域信号的调制方式识别。本发明方法针对域差异引起的调制方式识别性能下降的问题，基于迁移学习理论，利用对抗域适应最小化域之间分歧，增强调制信号识别方法的鲁棒性。

本发明授权一种基于对抗域适应的AMC场景迁移方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对抗域适应的AMC场景迁移方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、基于大尺度衰落模型和小尺度衰落信道模型，根据不同空地信道模型参数生成远海场景和岸基水域无人机空地信道场景下的AMC仿真信号数据集； 步骤二、对不同场景下的信号数据集进行信道模型分析，将数据集中远海场景的AMC仿 真信号数据作为源域，岸基水域场景的AMC仿真信号数据作为目标域； 其中，为源域有标签信号的样本量，为目标域无标签信号的样本量；第个源域输 入数据包含原信号、调制方式标签和信噪比，第个目标域输入数据包含原信号和信噪比； 步骤三、将有标签的源域数据和无标签的目标域数据分别输入主干网络中的特征提取 器，训练其提取域不变特征；同时训练其标签分类器收敛； 首先，将源域数据和目标域数据的所有个信号，分批依次输入包含特征分类器和标 签分类器的主干网络，由特征提取器输出信号特征；每个信号特征经过自动编码器输出 包含调制方式信息的调制特征；将个信号的调制特征合并为总调制特征； 然后，对于每个信号特征，分别计算其与个调制特征之间的权重；得到的权 重值矩阵；再在源域和目标域上分别对该权重按列求和，得到每个调制特征的权重值； 最后，利用调制特征的权重平均值，计算反向传播误差，通过反向传播算法自动更新特征提取器的参数，使其提取到的特征包含调制方式信息，并具有域不变性；同时自动更新标签分类器，使其收敛； 所述反向传播误差由信号调制方式标签分类的损失函数、自动编码器的损失函数 、域判别器损失函数以及源域和目标域调制特征权重的损失函数共同组成；具体如 下： 其中表示源域标签调制分类损失，表示目标域标签调制分类损失，表示 计算和之间的交叉熵损失函数，表示标签判别器对源域信号调制方式的分类标 签，表示源域数据的真实标签，表示计算的熵作为损失函数；表示标签判别 器对目标域信号调制方式的分类标签； 表示输入自动编码器的源域信号特征和重构特征的损失函数，表示输入自动编 码器的目标域信号特征和重构特征的损失函数，表示计算和之间的均方误差； 代表源域输入自动编码器的特征，代表自动编码器输出源域的重构特征，代表目标域 输入自动编码器的特征，代表自动编码器输出目标域的重构特征； 对源域信号进行域判别时的损失，表示对目标域信号进行域判别时的损失， 表示计算和之间的二值交叉熵损失，代表域判别器对源域信号的判别，为源域 信号的域标签，0代表该信号来自源域，1代表该信号来自目标域；同理，代表域判别器对 目标域信号的判别，为目标域信号的域标签； 代表源域每种调制特征对每个信号特征权重的平均值，因此该值维度和调制特征个 数相同，代表目标域每种调制特征对每个信号特征权重的平均值； 步骤四、在标签分类器收敛后，使用主干网络中的特征提取器和标签分类器对目标域信号数据进行调制方式识别分类，即实现跨场景下信号调制方式的识别分类。

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