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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利利用开集半监督学习技术进行电磁信号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：CN116796167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310258088.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权利用开集半监督学习技术进行电磁信号个体识别方法是由齐佩汉;王天洋;姜涛;李赞设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用开集半监督学习技术进行电磁信号个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及利用开集半监督学习技术进行电磁信号个体识别的方法，属于电磁信号识别处理领域。本发明技术方案通过自监督预训练方式训练作为第一模型的大型分类网络，让其更加充分的学习无标签数据的内在关系并提升网络特征提取能力；将更接近识别样本特性的小规模分类网络模型作为第二模型，并在半监督学习时，利用预训练模型的特征提取能力筛除目标分类外的无标签数据，减少分布外无标签数据的负面影响，同时采用模型蒸馏的方式，使小规模分类网络模型学习到大型网络模型对于数据特征的泛化性和鲁棒性。通过上述三个方面，降低在现实情况下由目标分类外的数据对半监督学习网络识别准确率造成的影响，实现对电磁信号的稳健识别。

本发明授权利用开集半监督学习技术进行电磁信号个体识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用开集半监督学习技术进行电磁信号个体识别方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 利用电磁频谱检测设备获取射频电磁信号样本为第一训练数据集，第一训练数据集为开集，由有标签数据和无标签数据构成，无标签数据由目标分类内的无标签数据和目标分类外的无标签数据构成； 利用第一训练数据集，采用SimCLR自监督学习算法对第一模型进行训练； 使用训练后的第一模型筛除目标分类外的无标签数据，将目标分类内的无标签数据和有标签数据作为第二训练数据集； 冻结训练好的第一模型权重，为第一模型增加软标签生成层构成第三模型，将有标签数据输入第三模型进行微调训练； 利用训练好的第三模型获取第一训练数据集中每个数据的软标签，将获得软标签的有标签数据、目标分类内的无标签数据、以及满足设定条件的目标分类外的无标签数据作为第三训练数据集，所述设定条件为置信度得分大于等于置信度阈值，置信度得分为当一个电磁信号数据输入模型时，模型输出该数据对应的各个类别的概率的最大值，将有标签数据的置信度得分均值设定为置信度阈值； 利用第三训练数据集，使第二模型通过模型蒸馏学习获得第三模型的特征表达，得到蒸馏损失，利用第二训练数据集对第二模型进行半监督学习，得到半监督学习损失； 将蒸馏损失和半监督学习损失加权求和作为损失误差对第二模型进行训练，训练好的第二模型能够用于射频电磁信号个体识别；其中： ， 式中：为WarmUp线性自增值，为计算与的均方误差损失，为第二模型基于类别标签y对输入数据得到的预测结果，为第三模型基于类别标签y对输入数据得到的预测结果；为对所有数据的均方误差损失计算均值。

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