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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種面向輻射源個體識別的特征編碼方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115563465B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202211155942.8，技術領域涉及：G06F18/2131；該發(fā)明授權一種面向輻射源個體識別的特征編碼方法是由張葉茁;李煊鵬;周子楠;鄭全中設計研發(fā)完成，并于2022-09-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向輻射源個體識別的特征編碼方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種面向輻射源個體識別的特征編碼方法，基于格拉姆角和差場變換，將IQ兩路采樣的輻射源電磁信號進行編碼處理。將信號的實部、虛部以及幅度特征序列，分別進行格拉姆角和差場變換，得到包含采樣點間時域、頻域相關特征矩陣。所獲得的編碼特征可作為深度神經網絡輸入，通過訓練所獲模型實現輻射源個體識別。本發(fā)明為針對雷達、通信等多種電磁信號的時域、頻域特征提取提供了思路，為面向各類輻射源的個體識別任務提供了數據預處理的解決方案。相對傳統(tǒng)編碼方法，本發(fā)明對于輻射源IQ兩路采集信號的特征提取效果更佳，且具有識別精度高、信號適用范圍廣的特征，對電子對抗等輻射源個體識別應用具有重要意義。

本發(fā)明授權一種面向輻射源個體識別的特征編碼方法在權利要求書中公布了：1.一種面向輻射源個體識別的特征編碼方法，其特征在于，包括以下步驟： 1將IQ兩路采樣的輻射源信號進行形式變換；獲取IQ采樣I路一維信號記為Re，Q路一維信號記為Im，以及IQ兩路信號的幅值記為Am；針對Re、Im和Am，利用短時傅里葉變換STFT、小波變換WT、希爾伯特-黃變換HHT常見時頻分析方式；在進行短時傅里葉變換、小波變換時，計算出各個不同時刻的信號功率譜密度，取二維變換結果在各個時間窗內頻率分布的最大值，得到一維的時頻特征序列；在進行希爾伯特-黃變換時，經過經驗模態(tài)分解EMD分解出的內涵模態(tài)分量IMF分量再經過希爾伯特變換，最終得到信號瞬時頻率和瞬時幅值，即為分解后的時頻特征；得到的一維特征序列數量等同于經驗模態(tài)分解的次數；在此步驟中，需要根據信號的分析要求和信號本身的特征，有針對性地篩選時頻分析方法； 2對于步驟1中得到的時域、時頻域特征結果，進行格拉姆角和差場GASFGADF變換；將原有長度為n的時間序列、時頻域特征序列轉化為n×n的特征編碼矩陣； 3級聯(lián)步驟2中輻射源IQ信號I路、Q路、幅值和時頻域特征編碼矩陣，選取區(qū)分度高的k個特征，形成大小為k×n×n的矩陣數組，應用于基于深度神經網絡的個體識別任務； 對于接收到的不同信號，有針對性地選擇所級聯(lián)的特征矩陣；采樣點數量多的信號更多選取時頻域特征進行級聯(lián)，反之則級聯(lián)時域特征；當需要同時級聯(lián)特征序列長度不同的時域、時頻域特征時，選擇特征維度最大的編碼矩陣大小為基準，對較小的編碼矩陣進行補零操作，使其大小與基準相同；在樣本數量足夠的情況下，通過變換特征級聯(lián)的組合，選取區(qū)分度最高，識別效果最好的特征作為最終信號的編碼方式，作為個體識別所需特征。

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