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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一种基于集成神经网络和信号图的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：CN116304611B 。

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：202211093231.2，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于集成神经网络和信号图的辐射源识别方法是由李奇真;梁先明;曾翔宇;陈文洁;刘勇;符洁设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成神经网络和信号图的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集成神经网络和信号图的辐射源识别方法，包括以下步骤：提取辐射源数据的信号序列；构建信号序列的信号图；将信号序列与信号图输入到集成神经网络，提取信号序列特征与图特征，并进行特征拼接组成集成特征；将信号序列特征、图特征和集成特征分别放入序列分类器、图分类器和集成分类器，计算得到辐射源信号的分类结果；损失值反向传播，更新模块参数。本发明能够有效提高辐射源识别性能。

本发明授权一种基于集成神经网络和信号图的辐射源识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成神经网络和信号图的辐射源识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：提取辐射源数据的信号序列； 步骤2：构建信号序列的信号图； 步骤3：将信号序列与信号图输入到集成神经网络，提取信号序列特征与图特征，并进行特征拼接组成集成特征； 步骤4：将信号序列特征、图特征和集成特征分别放入序列分类器、图分类器和集成分类器，计算得到辐射源信号的分类结果； 步骤5：损失值反向传播，更新模块参数，然后重新执行步骤1至步骤4； 所述步骤2包括： 通过向信号序列的不同采样点之间添加邻接边，以构造信号图； 所述邻接边的权重系数的表达式为： 其中，k表示邻接边的权重系数，d表示邻接节点与中心节点在信号序列中的距离，σ是形状参数；邻接节点和中心节点之间的距离d越小，邻接节点值对中心节点值的影响越大，反之，影响越小； 将权重系数的集合记为权重矩阵K，其维度为length×length，权重矩阵K与其元素kij之间的关系的表达式为： 其中，diag函数是一个对角矩阵生成器，其第一个参数length控制生成的对角矩阵的尺寸，第二个元素d控制对角线的相对于主对角线的位置，第三个参数k|d|控制对角线元素的值； 使用权重矩阵K和邻接矩阵A做哈达玛积°运算，赋予每条邻接边对应的权重，以控制不同邻接节点对其中心节点更新过程中的影响程度；信号图由权重矩阵K表征。

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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