买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利时频域联合多维迁移优化射频信号识别方法、装置及设备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：CN120929915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511041904.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权时频域联合多维迁移优化射频信号识别方法、装置及设备是由王阳阳;杨星;梁振宇;邢梦平;王秉文;丁妍伶;高皓琪;穆华;苏捷;温震宇设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本时频域联合多维迁移优化射频信号识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及时频域联合多维迁移优化射频信号识别方法、装置及设备，创新性地通过时间排序约束和频域特征重构实现时频特征的协同优化，克服了传统方法单独处理时域或频域特征的局限性。其中，时间排序约束通过时序相关性建模有效保持信号的动态特性，频域特征重构采用多尺度分析增强关键频段的抗干扰能力，动态联合优化则自适应调整时频特征的迁移权重，实现源域和目标域分布差异的自动平衡，这种三大核心模块协同工作，使得上述方法在跨设备和跨环境的射频信号识别任务中展现出更强的泛化性能。

本发明授权时频域联合多维迁移优化射频信号识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种时频域联合多维迁移优化射频信号识别方法，其特征在于，包括步骤： 获取射频信号识别系统接收的待识别射频信号； 将待识别射频信号输入训练好的改进XCIT网络进行特征提取，输出待识别射频信号的时间域特征和频率特征；其中，改进XCIT网络的输入层扩展为双通道并行卷积结构且设有跨通道特征融合模块，训练好的改进XCIT网络通过利用预先搜集的无标签信号数据并根据设计的总体损失函数训练获得，总体损失函数包括时间特征聚合损失、时间特征重构损失以及频率特征重构损失； 利用待识别射频信号的时间域特征和频率特征，确定待识别射频信号的射频信号类型； 其中，改进XCIT网络的训练过程包括步骤： 利用通用软件无线电外设进行无标签信号数据搜集；通过开源软件无线电软件在通用软件无线电外设中配置关键参数，配置关键参数包括设置载波频率、选择调制方式、确定信号带宽和发射功率； 将无标签信号数据转换为IQ双通道复数形式后输入改进XCIT网络进行特征提取，得到时间域特征和频率特征； 将时间域特征输入基于多层感知机的时间解码器进行解码后计算时间特征重构损失；时间解码器包括依次连接的线性投影层、GELU激活函数和对称的线性降维层； 将频率特征输入基于多层感知机的频率解码器进行解码，得到重构的频率数据，对重构的频率数据进行逆傅里叶变换后计算频率特征重构损失；频率解码器采用与时间解码器对称的多层感知机结构； 利用排序损失函数计算时间域特征的时间特征聚合损失；排序损失函数为基于时间维度的排序约束机制的损失函数； 根据时间特征重构损失、频率特征重构损失和时间特征聚合损失进行损失聚合后，采用优化算法AdamW进行模型更新； 当训练迭代至收敛或设定的停止条件时，保存优化后的模型参数，得到训练好的改进XCIT网络。

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人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410073 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。