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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种辐射源个体指纹特征提取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：CN115953807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202211256560.4，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种辐射源个体指纹特征提取方法是由周子楠;李煊鹏;卢一凡;嵇志康;张叶茁设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种辐射源个体指纹特征提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种辐射源个体指纹特征提取方法，基于递归不变风险最小化框架，将经过时频特征提取过的各类辐射源脉冲样本信号作为输入，对每类辐射源的随机调制方式样本进行剔除，构造出训练样本和测试样本存在分布偏移的数据集。训练样本会按照一定的顺序，将每个辐射源样本输入到深度神经网络进行训练。框架会保存每个辐射源样本训练得到的模型用于下一个辐射源的样本的训练，每次训练时使用的预训练模型均为上一个辐射源样本的生成模型，直到所有辐射源样本均参与了模型的生成。这种框架可以引导神经网络学习到除去脉冲信号调制方式不同的更细微的个体指纹特征。本发明对辐射源个体识别技术的泛化性和应用前景具有重要意义。

本发明授权一种辐射源个体指纹特征提取方法在权利要求书中公布了：1.一种射频个体指纹特征提取方法，其特征在于，具体方法如下： 获取M台同型号辐射源的脉冲信号样本，每台辐射源样本应包含N种脉内调制方式，不同辐射源的样本间应满足同调制方式同参数；首先对所述辐射源样本进行时频特征提取，再输入到递归不变风险最小化框架RIRM中；样本在RIRM框架下，会先对不同辐射源样本进行随机调制方式的样本剔除，获得训练集数据和存在分布偏移的测试数据；再按照顺序，每次使用一台辐射源的样本数据用于神经网络模型训练，通过在模型中设置递归不变风险最小化损失函数的方式引导模型学习辐射源细微指纹特征；在每台辐射源样本训练完成后保存当前模型，以递归的方式参与下一台辐射源样本的训练；当框架内所有辐射源样本均参与过递归后完成模型生成，生成的该模型具有辐射源个体指纹特征的提取能力，以及对不同辐射源个体的识别能力；将样本输入时每种辐射源随机剔除的调制方式数据重新组合成验证集数据，用于测试该模型的指纹特征提取能力；构建了一种用于辐射源个体指纹特征提取的递归不变风险最小化框架RIRM；该框架运行逻辑为：对输入样本中第一类辐射源样本采用随机剔除的方式，剔除其某一种调制方式，此时输入样本只包含N-1种调制方式；将该类辐射源样本输入深度神经网络进行训练，用于训练的深度神经网络模型中加入了递归不变风险最小化损失；在第一类辐射源的样本数据训练结束后，保留该训练模型；再采用同样的样本剔除方式，对输入样本中的第二类辐射源样本进行随机剔除，并使用之前保存的训练模型继续进行训练；该过程总共递归M次，直到所有M台辐射源的样本均参与过模型的多次递归生成，特征提取流程结束，最终保存的模型具有强泛化性的辐射源个体指纹特征提取能力；将每次剔除的单一调制方式的样本数据组合成样本大小为M的测试集数据对模型性能进行测试。

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