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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利一种电磁信号识别的双层级智能对抗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：CN115664581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211264223.X，技术领域涉及：H04L9/00；该发明授权一种电磁信号识别的双层级智能对抗方法及系统是由刘明骞;张洪弋;李进;张俊林设计研发完成，并于2022-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电磁信号识别的双层级智能对抗方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电磁信号识别技术领域，公开了一种电磁信号识别的双层级智能对抗方法及系统，在隐藏级，利用混沌序列设计伪噪声；在对抗级，针对联邦学习框架下的智能信号识别系统，将设计的伪噪声制作为中毒数据训练局部模型，并上传局部参数来隐蔽破坏全局模型的功能；全局模型破坏后，将设计的伪噪声发送到信道，降低智能信号识别系统的识别准确率。本发明可以有效实现已知目标模型的详细信息时对该模型的干扰，且在较小对抗扰动的条件下仍然具有较好的性能，并保持较高的鲁棒性和实用性。填补了业内对于智能信号识别对抗领域关于信号波形设计的空白；首次在智能信号识别对抗领域引入了双层级的概念，将传统方法和新兴方法进行了结合。

本发明授权一种电磁信号识别的双层级智能对抗方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电磁信号识别的双层级智能对抗方法，其特征在于，所述电磁信号识别的双层级智能对抗方法包括： 第一步，在隐藏级，利用混沌序列设计伪噪声； 第二步，在对抗级，针对联邦学习框架下的智能信号识别系统，将设计的伪噪声制作为中毒数据训练局部模型，并上传局部参数来隐蔽地破坏全局模型的功能； 第三步，全局模型破坏后，将设计的伪噪声发送到信道，降低智能信号识别系统的识别准确率； 所述第二步在对抗级，针对联邦学习框架下的智能信号识别系统，将设计的伪噪声制作为中毒数据训练局部模型，并上传局部参数来隐蔽破坏全局模型的功能，具体实施过程为： 首先进行中毒数据的制作； 然后，用该中毒数据对局部深度学习网络进行训练，训练完成后，对于用于电磁信号识别的联邦学习框架，放大局部深度学习网络的训练权重，在全局模型中增加中毒对抗的影响； 最后，将该局部深度学习网络的参数更新上传，使联邦框架的全局模型遭到隐蔽破坏； 进行中毒数据的制作中，将中毒数据描述为H0:ycorrect+xchaos, H1:yerror+xchaos 其中，标签H0表示电磁信号识别分类不正确，标签H1表示电磁信号识别分类正确，xchaos表示伪噪声，ycorrect表示正确分类的信号，yerror表示不正确分类的信号。

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