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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于自步自蒸馏对抗训练的信号调制方式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：CN120301742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510771946.6，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于自步自蒸馏对抗训练的信号调制方式识别方法是由王文宇;朱磊;程凯欣;陈昱帆;曾维军;王磊;陈璞设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自步自蒸馏对抗训练的信号调制方式识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于自步自蒸馏对抗训练的信号调制方式识别方法，采用ResNet18作为调制方式识别模型的基本网络，构建调制方式识别模型；定义信扰比量化通信信号样本的对抗攻击强度，划分自步学习的训练步，同时，设置每个训练步的训练轮次，启动调制方式识别模型训练过程；在每个训练步，为训练集中的每个通信信号样本生成当前调制方式识别模型下的对抗样本，基于损失分位数的模型反馈机制，评估通信信号的对抗样本的难易程度，并赋予不同权重；基于加权交叉熵损失和自蒸馏损失构建总损失函数，向训练好的信号调制方式识别模型输入对抗攻击条件下的通信信号，进行调制方式识别。本发明提高了对抗攻击下信号调制方式识别准确率。

本发明授权一种基于自步自蒸馏对抗训练的信号调制方式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自步自蒸馏对抗训练的信号调制方式识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1，获取通信信号调制方式数据集，包括调制方式类别标签和通信信号样本，划分调制信号训练集和验证集； 步骤2，采用ResNet18作为调制方式识别模型的基本网络，以通信信号样本为输入，调制方式类别预测为输出，构建调制方式识别模型； 步骤3，定义信扰比量化通信信号样本的对抗攻击强度，划分自步学习的训练步，同时，设置每个训练步的训练轮次，启动调制方式识别模型训练过程； 步骤4，在每个训练步，为训练集中的每个通信信号样本生成当前调制方式识别模型下的对抗样本，基于损失分位数的模型反馈机制，评估通信信号的对抗样本的难易程度，并赋予不同权重，用于计算加权交叉熵损失； 步骤5，基于加权交叉熵损失和自蒸馏损失构建总损失函数进行迭代训练，在每个训练轮次中，使用训练集通信信号的对抗样本更新模型参数，同步计算验证集原始样本的识别准确率并保存最优模型；当完成当前训练步所有轮次后推进训练步更新，更新容易样本比例和困难样本最低权重，并跳转至步骤4继续训练，直至完成所有训练步； 步骤6，向训练好的信号调制方式识别模型输入对抗攻击条件下的通信信号，进行调制方式识别； 其中， 步骤3，定义信扰比量化通信信号样本的对抗攻击强度，划分自步学习的训练步，具体方法为： 定义信扰比SPR为： （1） （2） （3） 其中，和分别表示通信信号I路信号和Q路信号的第个采样点；为抗扰动大小，信扰比SPR越小，表示攻击强度越大，对抗样本难度越高； 预先设定最小SPR值和最大SPR值以确定SPR值的范围，通过等间隔划分，将离散化为个训练步，每个训练步对应一个固定的攻击强度，用于逐步提升通信信号的对抗样本的对抗攻击强度，引导调制方式识别模型从弱攻击到强攻击逐步适应。

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