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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利多种环境下同一辐射源信号指纹特征提取及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：CN116561642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310611476.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权多种环境下同一辐射源信号指纹特征提取及识别方法是由聂伟;戴琪霏设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本多种环境下同一辐射源信号指纹特征提取及识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多种环境下同一辐射源信号指纹特征提取及识别方法，属于无辐射源识别领域。该方法主要思路为：首先在环境一接收辐射源信号进行保存并提取信号特征，通过机器学习来建立射频指纹库用于后续的辐射源识别。然后，在环境二下接收辐射源信号，将辐射源信号输入自适应滤波器作为输入信号，将环境一下接收的辐射源信号输入自适应滤波器作为期望信号，通过自适应算法迭代获取校准系数。最后，利用自适应滤波器根据校准系数对环境二下获取的辐射源信号进行处理，对处理后的信号特征提取并结合射频指纹库对环境二下的辐射源分类识别。

本发明授权多种环境下同一辐射源信号指纹特征提取及识别方法在权利要求书中公布了：1.多种环境下同一辐射源信号指纹特征提取及识别方法，具体包括以下步骤： 步骤1，在环境一下，使用一台型号为X310和一台型号为B210的USRP软件无线电平台作为辐射源，发射信号为QPSK信号，使用一台超外差接收机接收两台辐射源的发射信号并保存； 步骤2，基于步骤1，提取两台辐射源信号的盒维数和径向积分双谱作为指纹特征，利用KNN算法进行机器学习，建立射频指纹库； 步骤3，在环境二下，利用接收机对两台辐射源进行信号接收并保存； 步骤4，基于步骤1和步骤2，将在环境一下接收的辐射源信号和在环境二接收的辐射源信号输入到自适应滤波器，通过自适应算法迭代获取校准系数，具体步骤为： 4.1在环境一获取的辐射源信号为期望信号dn，在环境二获取的辐射源信号为输入信号Xn＝[xn,xn-1,...,xn-M+1]T，滤波器的抽头权值向量即校准系数为wn＝[w0n,w1n,...,wM-1n]T，其中M为滤波器阶数，此时滤波器输出信号为： 4.2将期望信号减去输出信号，可以得到误差信号en为： en＝dn-yn＝dn-wTnxn 4.3利用均方误差构成代价函数为： ξn＝E[d2n]-2E[dnwTnXn]+E[wTnXnXTnwn] 4.4当滤波器权值趋于稳定时 p＝E[dnXTn] R＝E[XnXTn] 其中，p为期望信号与输入信号的互相关量，R为输入信号的自相关矩阵，此时代价函数为： ζn＝E[d2n]-2wTp+wTRw 4.5代价函数为一个二次函数，当代价函数为最小时，滤波器权值系数为最优解，通过对权值向量求导可以得到： 当时，可以求得最优解为： Wopt＝R-1p 4.6根据LMS算法ζn≈e2n，则梯度瞬时值为： 4.7根据梯度瞬时值，可以得到LMS的权值更新公式为： 步骤5，基于步骤4，利用获取了校准系数的自适应滤波器，对环境二采集的辐射源信号进行滤波处理； 步骤6，基于步骤5和步骤2，提取处理后信号的盒维数和径向积分双谱，利用KNN算法结合步骤2中建立的射频指纹库对环境二中的辐射源分类识别。

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