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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于混沌加权随机融合的射频指纹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：CN115909423B 。

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：202211473865.0，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于混沌加权随机融合的射频指纹识别方法是由姜园;张皓天设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混沌加权随机融合的射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于混沌加权随机融合的射频指纹识别方法，包括：S1：采集各电台个体的射频信号；S2：对采集得到的射频信号进行预处理，得到射频指纹数据集；S3：将所述射频指纹数据集划分为训练集和测试集；S4：从所述训练集中选择指定数量的原始样本，利用混沌序列对所述原始样本进行加权融合，产生新样本，并得到增强后的训练集；S5：利用增强后的数据集训练神经网络，得到训练好的神经网络；S6：利用所述测试集对训练好的神经网络进行性能检验；S7：利用通过性能检验的神经网络实现射频指纹识别。本发明将随机特性良好的混沌序列与RI算法结合，从而提升生成样本的多样性与最大数量，具有更好的识别准确率与鲁棒性。

本发明授权一种基于混沌加权随机融合的射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混沌加权随机融合的射频指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集各电台个体的射频信号； S2：对采集得到的射频信号进行预处理，得到射频指纹数据集； S3：将所述射频指纹数据集划分为训练集和测试集； S4：从所述训练集中选择指定数量的原始样本，利用混沌序列对所述原始样本进行加权融合，产生新样本，并得到增强后的训练集，所述混沌序列由混沌生成函数生成； S5：利用增强后的数据集训练神经网络，得到训练好的神经网络，所述神经网络根据输入的射频指纹，输出射频指纹对应的电台标号； S6：利用所述测试集对训练好的神经网络进行性能检验； S7：利用通过性能检验的神经网络实现射频指纹识别； 所述射频指纹为射频信号的开机暂态信号； 步骤S2中对采集得到的射频信号进行预处理，得到射频指纹数据集，具体为： S2.1：提取射频信号的开机暂态信号作为射频指纹； S2.2：将提取的开机暂态信号进行正则化处理，得到正则开机暂态信号； S2.3：提取正则开机暂态信号的包络作为射频指纹数据集； 步骤S2.3中提取正则开机暂态信号的包络，具体为： 式中，为希尔伯特变换函数，i代表虚数单位； 步骤S4中采用二阶切比雪夫多项式函数来产生混沌序列x，具体为： 式中，xn表示混沌序列x中的第n个元素； 步骤S4中利用混沌序列对所述原始样本进行加权融合，产生新样本，具体为： 确定原始样本集合So的大小M以及每次融合使用的原始样本数目N，再根据从So中选取N个样本的所有组合，来构建融合标号表格 第i次产生新样本时，先产生长度为N的混沌序列x＝[x1,…,xN]，再由 得到标准化后的混沌权重y＝[y1,…,yN]； 根据融合标号表格中的第j项Tj从原始样本集合So＝[So,1,…,So,M]中选取N个样本其中并进行混沌加权融合得到新样本 重复执行上述产生新样本的操作，直到生成样本的数量大于等于用户预先指定的数值。

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