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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國(guó)人民解放軍陸軍工程大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于自步自蒸餾對(duì)抗訓(xùn)練的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120301742B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510771946.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L27/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于自步自蒸餾對(duì)抗訓(xùn)練的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法是由王文宇;朱磊;程凱欣;陳昱帆;曾維軍;王磊;陳璞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于自步自蒸餾對(duì)抗訓(xùn)練的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)一種基于自步自蒸餾對(duì)抗訓(xùn)練的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，采用ResNet18作為調(diào)制方式識(shí)別模型的基本網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建調(diào)制方式識(shí)別模型；定義信擾比量化通信信號(hào)樣本的對(duì)抗攻擊強(qiáng)度，劃分自步學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步，同時(shí)，設(shè)置每個(gè)訓(xùn)練步的訓(xùn)練輪次，啟動(dòng)調(diào)制方式識(shí)別模型訓(xùn)練過(guò)程；在每個(gè)訓(xùn)練步，為訓(xùn)練集中的每個(gè)通信信號(hào)樣本生成當(dāng)前調(diào)制方式識(shí)別模型下的對(duì)抗樣本，基于損失分位數(shù)的模型反饋機(jī)制，評(píng)估通信信號(hào)的對(duì)抗樣本的難易程度，并賦予不同權(quán)重；基于加權(quán)交叉熵?fù)p失和自蒸餾損失構(gòu)建總損失函數(shù)，向訓(xùn)練好的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別模型輸入對(duì)抗攻擊條件下的通信信號(hào)，進(jìn)行調(diào)制方式識(shí)別。本發(fā)明提高了對(duì)抗攻擊下信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自步自蒸餾對(duì)抗訓(xùn)練的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于自步自蒸餾對(duì)抗訓(xùn)練的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟1，獲取通信信號(hào)調(diào)制方式數(shù)據(jù)集，包括調(diào)制方式類(lèi)別標(biāo)簽和通信信號(hào)樣本，劃分調(diào)制信號(hào)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集； 步驟2，采用ResNet18作為調(diào)制方式識(shí)別模型的基本網(wǎng)絡(luò)，以通信信號(hào)樣本為輸入，調(diào)制方式類(lèi)別預(yù)測(cè)為輸出，構(gòu)建調(diào)制方式識(shí)別模型； 步驟3，定義信擾比量化通信信號(hào)樣本的對(duì)抗攻擊強(qiáng)度，劃分自步學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步，同時(shí)，設(shè)置每個(gè)訓(xùn)練步的訓(xùn)練輪次，啟動(dòng)調(diào)制方式識(shí)別模型訓(xùn)練過(guò)程； 步驟4，在每個(gè)訓(xùn)練步，為訓(xùn)練集中的每個(gè)通信信號(hào)樣本生成當(dāng)前調(diào)制方式識(shí)別模型下的對(duì)抗樣本，基于損失分位數(shù)的模型反饋機(jī)制，評(píng)估通信信號(hào)的對(duì)抗樣本的難易程度，并賦予不同權(quán)重，用于計(jì)算加權(quán)交叉熵?fù)p失； 步驟5，基于加權(quán)交叉熵?fù)p失和自蒸餾損失構(gòu)建總損失函數(shù)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，在每個(gè)訓(xùn)練輪次中，使用訓(xùn)練集通信信號(hào)的對(duì)抗樣本更新模型參數(shù)，同步計(jì)算驗(yàn)證集原始樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率并保存最優(yōu)模型；當(dāng)完成當(dāng)前訓(xùn)練步所有輪次后推進(jìn)訓(xùn)練步更新，更新容易樣本比例和困難樣本最低權(quán)重，并跳轉(zhuǎn)至步驟4繼續(xù)訓(xùn)練，直至完成所有訓(xùn)練步； 步驟6，向訓(xùn)練好的信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別模型輸入對(duì)抗攻擊條件下的通信信號(hào)，進(jìn)行調(diào)制方式識(shí)別； 其中， 步驟3，定義信擾比量化通信信號(hào)樣本的對(duì)抗攻擊強(qiáng)度，劃分自步學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步，具體方法為： 定義信擾比SPR為： （1） （2） （3） 其中，和分別表示通信信號(hào)I路信號(hào)和Q路信號(hào)的第個(gè)采樣點(diǎn)；為抗擾動(dòng)大小，信擾比SPR越小，表示攻擊強(qiáng)度越大，對(duì)抗樣本難度越高； 預(yù)先設(shè)定最小SPR值和最大SPR值以確定SPR值的范圍，通過(guò)等間隔劃分，將離散化為個(gè)訓(xùn)練步，每個(gè)訓(xùn)練步對(duì)應(yīng)一個(gè)固定的攻擊強(qiáng)度，用于逐步提升通信信號(hào)的對(duì)抗樣本的對(duì)抗攻擊強(qiáng)度，引導(dǎo)調(diào)制方式識(shí)別模型從弱攻擊到強(qiáng)攻擊逐步適應(yīng)。

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