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龙图腾网获悉中国人民解放军63892部队申请的专利一种基于同向正交信号和对比学习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：CN117131329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310598957.X，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种基于同向正交信号和对比学习的射频指纹识别方法是由常文泰;刘一兵;徐忠富;胡然;张才坤;欧阳海波;杨小军;王雅静设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同向正交信号和对比学习的射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：一种基于同向正交信号和对比学习的射频指纹识别方法，对选择的数据进行数据增强，裁剪到固定长度，给出正、负样本对；对比学习模型基于孪生网络，每个分枝网络包含一个特征提取网络和一个特征投影网络，训练时，在对比学习模型上，将同一个信号的不同采样作为正样本，其他信号的采样作为负样本，两个分枝网络分别输入正、负样本对，经过特征投影网络进行特征变幻投影到表示空间，应用时，取分枝网络A特征提取网络的结构和参数，封装到应用场景中，作为射频指纹提取器，采集准入设备的射频信号，提取射频指纹并与数据库中的射频指纹进行比对，完成设备认证或入侵检测；不依赖特定数据处理方法，减少预处理的硬件和时间开销。

本发明授权一种基于同向正交信号和对比学习的射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于同向正交信号和对比学习的射频指纹识别方法，其特征在于： 构建数据集：使用数个互联网公开的或者自行采集、仿真的基于同向、正交信号的数据集，构建对比学习数据集； 构建数据加载器：从数个数据集中按照随机选择数据，对选择的数据进行添加噪声、抖动、相位偏移和频率偏移的数据增强，然后随机裁剪到固定长度，数据加载器能够给出正、负样本对； 构建对比学习模型：对比学习模型基于孪生网络，孪生网络由分枝网络A和分枝网络B构成，两个分枝网络的网络结构完全相同，每个分枝网络包含一个特征提取网络和一个特征投影网络，所述的特征提取网络由处理一维时间序列信号的模块组件构成，所述的特征投影网络由两层全连接网络构成； 训练时，在对比学习模型上，将来自同一信号数据且经不同数据增强方法处理的信号样本作为正样本，将来自不同信号数据的信号样本作为负样本，训练的正向传播时，两个分枝网络分别输入正、负样本对，然后经过特征投影网络进行特征变幻投影到表示空间，在表示空间内计算其对比损失，通过对比损失的约束，使不同信号在表示空间内距离尽可能得远；反向传播时，分枝网络A的参数正常更新，分枝网络B的参数采用带动量的参数共享方法由分枝网络A的参数间接更新； 应用时，取分枝网络A特征提取网络的结构和参数，封装到应用场景中，作为射频指纹提取器，在部署阶段，采集准入设备的射频信号，通过射频指纹提取器提取射频指纹并存储到数据库中；在使用阶段，检测到射频信号出现时，提取射频指纹并与数据库中的射频指纹进行比对，从而完成设备认证或入侵检测。

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