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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利基于小样本雷达数据的辐射源识别方法、设备及介质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：CN116910644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310807185.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于小样本雷达数据的辐射源识别方法、设备及介质是由胡超;郑博元;陈杰梅;丛迅超;孙宗才设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小样本雷达数据的辐射源识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于小样本雷达数据的辐射源识别方法、设备及介质，属于人工智能领域，包括步骤：S1，辐射源信号数据增强：采用数据预处理和扩增的方式在有限数量下实现样本数量扩充；S2，特征增强：对增强之后的数据进行维度转换，使得一维时序信号变为二维图像，用于深度学习模型学习时空特征；S3，建模：在数据增强和特征增强基础上，构建小样本识别模型库，用于针对不同任务实现小样本跨分布识别，小样本识别模型库包括基于迁移学习的小样本学习模型和基于原型网络的小样本辐射源识别模型；S4，辐射源识别：利用建立的模型实现辐射源识别。本发明实现了在未知场景下，面向少量标注数据的模型快速学习与泛化能力的提升。

本发明授权基于小样本雷达数据的辐射源识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本雷达数据的辐射源识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，辐射源信号数据增强：采用数据预处理和扩增的方式在有限数量下实现样本数量扩充；所述数据预处理包括子步骤：在包含“0”采样点的稀疏时序数据中，采用等比降采样方式对单个样本进行缩放； S2，特征增强：对增强之后的数据进行维度转换，使得一维时序信号变为二维图像，用于深度学习模型学习时空特征；所述对增强之后的数据进行维度转换，具体包括：利用短时傅里叶变换实现数据升维，以提升数据的时空特征表达能力； S3，建模：在数据增强和特征增强基础上，构建小样本识别模型库，用于针对不同任务实现小样本跨分布识别，所述小样本识别模型库包括基于迁移学习的小样本学习模型和基于原型网络的小样本辐射源识别模型； 构建基于迁移学习的小样本学习模型包括子步骤： 在数据增强基础上，获取预训练模型，针对目标域任务，构建基于微调的迁移学习模型，实现从源域样本到目标域样本的学习能力迁移； 在迁移过程中，冻结部分特征提取层，用于保证浅层特征稳定性；在模型更新过程中，实现多层参数微调，用于提升目标域泛化能力； 构建基于原型网络的小样本辐射源识别模型包括子步骤： 针对目标域类别差异性问题，在扩充的数据样本集合中构建小样本典型训练范式N-way，K-shot训练范式；设计面向高维时序数据的时空特征提取网络和实现基于度量学习的损失计算； 在度量学习基础上，实现训练集中支撑集和查询集之间的深度度量损失计算，从而获取面向目标域小规模标注样本的泛化能力； S4，辐射源识别：利用步骤S3建立的模型实现辐射源识别。

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中国电子科技集团公司第十研究所，其通讯地址为：610000 四川省成都市金牛区茶店子东街48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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