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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利数字预失真下有限样本场景中辐射源个体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：CN119226914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202410760995.5，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权数字预失真下有限样本场景中辐射源个体识别方法是由赵雅琴;谢丹;吴龙文;杨柱天;卞俊杰;张真源设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字预失真下有限样本场景中辐射源个体识别方法在说明书摘要公布了：数字预失真下有限样本场景中辐射源个体识别方法，本发明涉及辐射源个体识别方法，属于辐射源个体识别领域。本发明的目的是为了解决实际部署时DPD技术的应用以及在线SEI部署时数据不足等导致辐射源个体识别准确率低的问题。数字预失真下有限样本场景中辐射源个体识别方法具体过程为：对采集到的信号进行预处理，得到HHT、ITD‑Hilbert、CWT、CWD和GT；分别对HHT图、ITD‑Hilbert图、CWT图、CWD图和GT图进行预处理，构建数据集；构建FS‑SEI网络模型；FS‑SEI网络模型包括CNN网络模型和关系网络模型；CNN网络模型依次包括特征提取器和分类器；对CNNFS‑SEI网络模型进行训练，获得训练好的FS‑SEI网络模型；将测试集输入训练好的FS‑SEI网络模型，训练好的FS‑SEI网络模型输出测试集的类别。

本发明授权数字预失真下有限样本场景中辐射源个体识别方法在权利要求书中公布了：1.数字预失真下有限样本场景中辐射源个体识别方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、对采集到的信号进行预处理，得到HHT图、ITD-Hilbert图、CWT图、CWD图和GT图； 所述HHT为希尔伯特-黄变换； 所述ITD-Hilbert为希尔伯特变换； 所述CWT为连续小波变换； 所述CWD为Choi-Williams分布； 所述GT为Gabor变换； 步骤二、分别对HHT图、ITD-Hilbert图、CWT图、CWD图和GT图进行预处理，构建数据集； 步骤三、构建FS-SEI网络模型； FS-SEI网络模型包括CNN网络模型和关系网络模型； CNN网络模型依次包括特征提取器和分类器； 具体过程为： 步骤三一、构建CNN网络模型，CNN网络模型依次包括特征提取器和分类器； 所述特征提取器依次包括第一卷积块、最大池化层、第二卷积块、最大池化层、第三卷积块、最大池化层、展平层Faltten、全连接层FC、批量归一化BN、线性整流函数ReLU； 所述分类器依次包括全连接层FC、批量归一化BN、线性整流函数ReLU、全连接层FC、批量归一化BN、线性整流函数ReLU、Softmax层； 所述第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块中每个卷积块依次包括卷积层、批量归一化BN、线性整流函数ReLU； 步骤三二、构建关系网络模型； 关系网络模型依次包括拼接层、展平层Faltten、全连接层FC、批量归一化BN、线性整流函数ReLU、全连接层FC、批量归一化BN、线性整流函数ReLU、全连接层FC、批量归一化BN、线性整流函数ReLU、全连接层FC、Sigmoid激活函数； 步骤四、对FS-SEI网络模型进行训练，获得训练好的FS-SEI网络模型； 步骤五、将测试集输入训练好的FS-SEI网络模型，训练好的FS-SEI网络模型输出测试集的类别。

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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。

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