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龙图腾网获悉中国人民解放军火箭军工程大学申请的专利一种基于二阶池化卷积神经网络的射频指纹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：CN115984909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310097986.8，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于二阶池化卷积神经网络的射频指纹识别方法是由沈丹瑶;何芳;闫帅;张峰干;赵鹏;张展鹏;胡豪杰;施慧玮;朱丰超;慕晓冬;姚敏立设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二阶池化卷积神经网络的射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二阶池化卷积神经网络的射频指纹识别方法，包括：一、射频IQ信号的切片处理；二、构建卷积神经网络；三、将第i个切片样本输入卷积神经网络，得到第i个切片特征图fXii；步骤四、对切片特征图进行二阶池化融合特征处理得到特征向量。本发明方法步骤简单、设计合理，通过卷积神经网络和二阶池化融合特征处理，以使得到的特征向量具有更为高阶的、表征能力强的特征信息，有效提升了射频指纹识别准确率。

本发明授权一种基于二阶池化卷积神经网络的射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二阶池化卷积神经网络的射频指纹识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、射频IQ信号的切片处理： 采用128长度的切片窗口，512长度的滑动步长对射频IQ信号进行滑动切片，得到个切片样本即；其中，和均为正整数，且，表示切片样本总数，表示第个切片样本，且的大小为2×1×128； 步骤二、构建卷积神经网络： 采用计算机构建卷积神经网络；其中，卷积神经网络包括N个卷积池化层； 步骤三、将第个切片样本输入卷积神经网络，得到第个切片特征图；其中，的大小为×1×，表示特征图通道数，表示每个通道的特征长度； 步骤四、对切片特征图进行二阶池化融合特征处理得到特征向量： 步骤401、采用计算机将第个切片特征图中个通道上相同位置处的元素组成的向量记为，则第个切片特征图中个通道上个位置组成的矩阵为；其中，和均为正整数，且;表示第1通道上处的特征值，表示第通道上处的特征值； 步骤402、采用计算机根据，得到高阶融合特征； 步骤403、采用计算机将高阶融合特征转化为向量形式，如下： ;其中，表示融合向量，矩阵向量化运算； 步骤404、采用计算机对融合向量进行符号化平方根和归一化处理，得到特征向量； 步骤404中采用计算机对融合向量进行符号化平方根和归一化处理得到特征向量，具体过程如下： 步骤4041、采用计算机将融合向量记作；其中，表示融合向量的第个元素，和均为正整数，且，表示融合向量中元素总数； 步骤4042、采用计算机对融合向量中第个元素进行符号化平方根处理，如下式： ；其中，表示符号函数，表示符号化平方根处理后第个元素，表示绝对值； 步骤4043、多次重复步骤4042，完成融合向量中个元素的符号化平方根处理，得到符号化平方根处理后向量，且； 步骤4044、对符号化平方根处理后向量进行归一化处理，如下式：；其中，表示特征向量，表示2范数。

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