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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于卷积神经网络与集成学习的ADS-B辐射源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：CN115982568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211654260.1，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于卷积神经网络与集成学习的ADS-B辐射源识别方法是由张学军;郑云菲;任玮琦;王胜寒设计研发完成，并于2022-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络与集成学习的ADS-B辐射源识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于卷积神经网络与集成学习的ADS‑B辐射源识别方法，包括：获取ADS‑B实际接收到的信号，并将实际ADS‑B数据按照同步头、DF位、CA位、ICAO地址码、ME字段消息位、奇偶校验位各数据特点进行截断；建立两种神经网络结构；针对不同数据位，采用非端到端与端到端的处理方式，分别输入至两种神经网络结构中进行训练，并从多维度提取分类特征；利用多个深度学习器，采用Stacking方法融合神经网络特征结果。通过对神经网络特征结果的融合，结合多个个体学习器的能力，调整权重值，可以获得远超个体学习器的集体能力优势，得到的分类器具有识别准确率高，泛化能力强等优点。

本发明授权一种基于卷积神经网络与集成学习的ADS-B辐射源识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络与集成学习的ADS-B辐射源识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取ADS-B实际接收到的信号，并将实际ADS-B数据按照同步头、DF位、CA位、ICAO地址码、ME字段消息位、奇偶校验位各数据特点进行截断； 步骤二：建立两种神经网络结构； 步骤三：针对步骤一中的不同数据位，采用非端到端与端到端的处理方式，分别输入至两种神经网络结构中进行训练，并从多维度提取分类特征； 步骤三中具体实施步骤包括： B1：对同步头与DF位数据采用第二神经网络进行训练、输入为I、Q数据与变换后频域特征三维数据，得到Softmax层输出结果S1； B2：对数据位为ICAO地址码的24位数据，由于自身带有标签性质，根据接收到的信号，对所有的脉冲取平均，重构出理想的基带信号，忽略传输过程中信道与接收的影响，从而有残差，残差变换到频域后，将残差频域的幅度与相位作为二位输入，采用第二神经网络结构进行训练,得到Softmax层输出结果S2； B3：对数据位为ME字段与PI字段共40位数据，分成前后两段各20位，采用I，Q与变换后频域特征三维数据，输入到第一神经网络中训练,得到Softmax层输出结果S3,S4； 步骤四：利用多个深度学习器，采用Stacking方法融合神经网络特征结果。

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