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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种用于LFM雷达的MGF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：CN116383719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310352546.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于LFM雷达的MGF射频指纹识别方法是由张宇;米思娅;周正宵设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于LFM雷达的MGF射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于LFM雷达的MGF射频指纹识别方法，使用语音特征提取方法MFCC对每一个LFM脉冲的数据生成Mel特征，对不同长度的特征矩阵统一长度以保证维度一致，统一长度后的特征矩阵即为信号指纹特征，再使用单个GRUCell对信号指纹特征进行建模，通过全连接层对建模后的特征进行识别分类，实现射频指纹的识别，提升了对于难以分类的样本的识别精度。本发明在低信噪比和多信号多工作模式下可以有效提取LFM脉冲信号的物理指纹特征，有效解决了实际应用环境下LFM信号识别不佳的问题。

本发明授权一种用于LFM雷达的MGF射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于LFM雷达的MGF射频指纹识别方法，其特征在于：使用语音特征提取方法MFCC对每一个LFM脉冲的数据生成Mel特征，对不同长度的特征矩阵统一长度以保证维度一致，统一长度后的特征矩阵即为信号指纹特征，使用单个GRUCell对信号指纹特征进行建模，通过全连接层对建模后的特征进行识别分类，实现射频指纹的识别；包括如下步骤： S1,提取脉冲：在接收到LFM雷达信号后，使用短时平均能量和短时平均过零率确定其脉冲区间； ; ； ; 式中，为接收到的雷达信号，表示信号的短时能量，表示信号的短时归零率，则表示两者的乘积，表示求和操作，为当前脉冲的时刻； S2，特征提取：使用MFCC特征提取方法提取出每一个脉冲的Mel特征； ； S3，统一特征长度：经过步骤S2得到每个脉冲的Mel特征矩阵后，使用Resize操作统一特征矩阵长度，即为脉冲的硬件射频指纹； ； S31，对步骤S2得到的Mel特征矩阵转置： ; 式中，F为得到的Mel特征矩阵，M为转置后的矩阵，原特征矩阵维度为n×d，n为特征序列长度，d为RFF特征维度； S32，对经过步骤S31转置后的特征矩阵，计算其最长的序列长度与需要复制和截取的序列长度： ，; ; 式中，l设定为最长的序列长度，t表示需要完整的特征矩阵数目，c表示需要截取的特征序列长度； S33，对特征矩阵进行统一维度操作： ; 式中，X表示最终的硬件射频指纹特征，M为转置后的矩阵，t表示需要完整的特征矩阵数目，c表示需要截取的特征序列长度； S4，GRU模型建模：使用单个GRUCell对经过步骤S3得到的射频指纹进行建模，使用全连接层识别分类； S5，识别：将与步骤S1同批次同型号下的不同信噪比的LFM信号输入步骤S4的模型中，完成信号的识别分类过程。

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