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龙图腾网获悉安徽迪万科技有限公司申请的专利基于深度学习的雷达辐射源个体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：CN120354258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510859007.7，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法是由乔亚;葛坤设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法，涉及通信识别技术领域，本发明根据本雷达获取的电磁信号形成复数信号和残差信号，以复数信号输入CNN网络训练识别模型并获取识别模型中的置信度，通过将残差信号做与复数信号同样的处理过程，获取残差信号的能量谱，将能量谱中的能量指标与识别模型中的置信度进行对应，获取能量指标与置信度存在确定关系的子区域以及其对应的影响因子，并通过影响因子对识别模型中的置信度进行修正，实现利用残差信号对置信度的影响关系提升识别模型的判断能力。

本发明授权基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的雷达辐射源个体识别方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：将本雷达获取的历史的电磁信号及对应的来源身份汇总形成数据库，将电磁信号进行滤波处理获取复数信号和残差信号，并将复数信号和残差信号做相同的分帧和采样点设置，形成残差信号的能量谱和复数信号的能量谱； 步骤2：以每个复数信号的能量谱对应的电磁信号的身份为标签，将复数信号的能量谱输入CNN网络进行训练，获取识别模型并根据全连接层的输出获取完成身份认定的置信度； 步骤3：将残差信号的能量谱划分成子区域，获取每个子区域的能量指标，汇总所有电磁信号的相同子区域的能量指标形成能量指标序列，通过每个能量指标序列中每个元素对应的置信度形成每个子区域的散点图，通过散点图中置信度与能量指标的关系获取能量指标与置信度存在确定关系的子区域以及其对应的影响因子； 步骤4：获取本雷达接收的电磁信号并生成滤波后的复数信号和残差信号，将滤波后的复数信号输入识别模型获取身份，当识别模型无法获取身份时，通过残差信号的影响因子对识别模型中的置信度进行修正，设定置信度阈值，根据修正置信度与置信度阈值的关系再次识别身份。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽迪万科技有限公司，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区天智路19号北楼4566室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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