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龙图腾网获悉中国科学院国家授时中心申请的专利基于多尺度残差原型学习网络的通信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：CN116595340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310597931.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权基于多尺度残差原型学习网络的通信辐射源个体识别方法是由赵航;刘鹏飞;郭丽姝;商鹏;褚梓樾;卢晓春设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度残差原型学习网络的通信辐射源个体识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多尺度残差原型学习网络的通信辐射源个体识别方法，该方法由信号预处理模块、网络训练和特征提取模块、存储模块以及识别模块构成，所述信号预处理模块与网络训练和特征提取模块连接，所述网络训练和特征提取模块和存储模块连接，所述存储模块和识别模块连接。本发明通过使用多尺度残差原型学习网络对通信辐射源个体信号提取特征，然后利用联合决策方法识别辐射源个体信号的属性。在该方法中，MSRPLNet通过增强学习特征的类间分离性和类内紧凑性为通信辐射源个体信号特征的识别奠定了基础。

本发明授权基于多尺度残差原型学习网络的通信辐射源个体识别方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度残差原型学习网络的通信辐射源个体识别方法，其特征在于：该方法由信号预处理模块、网络训练和特征提取模块、存储模块以及识别模块构成，所述信号预处理模块与网络训练和特征提取模块连接，所述网络训练和特征提取模块和存储模块连接，所述存储模块和识别模块连接； 所述信号预处理模块对采集的原始通信辐射源的中频信号进行预处理，包括信号检测与子带信号分离、切片、去噪、使用希尔伯特变换获取IQ两路信号、功率归一化标准正态化、设置标签和构建三维样本数据集，所述三维样本数据集包括训练集、验证集和测试集； 所述网络训练和特征提取模块采用多尺度残差原型学习网络MSRPLNet进行训练并完成通信辐射源个体信号特征的自动提取，所述多尺度残差原型学习网络由输入层、卷积层、批量归一化层、平均池化层、ReLU激活层、丢包层、多尺度残差块、展平层和全连接层构成，并采用基于原型学习的策略进行训练； 所述存储模块用于将已经训练好的MSRPLNet参数文件存储在计算机上以供后续使用； 所述识别模块使用联合决策方法对新的数据样本进行身份认证，识别的结果有两种：分别为已知通信辐射源及其对应类别；新的通信辐射源或未知通信辐射源； 所述MSRPLNet的输入为经过标准正态化后的中频IQ信号切片，所述输入层首先使用大小为1×9的卷积核对原始数据进行特征提取；所述批量归一化层用于对每个通道的数据进行标准化处理以促使网络每层的数据分布稳定，加快网络的学习速度；所述平均池化层大小设为2×2，将每个通道内的特征合并为一路，且数目变为原来的四分之一；所述激活层ReLu用于将上层神经元的输出进行非线性处理并传递到下层神经元；所述丢包层Dropout通过丢弃部分神经元以防止模型过拟合，然后将提取的浅层特征输入至多个连续的多尺度残差块中； 在所述多尺度残差块中，第一路特征由两个大小为1×7的卷积核提取，第二路特征由两个大小为1×5的卷积核提取，第三路特征由两个大小为1×3的卷积核提取，第四路特征为原始特征，由两个大小为1×1的卷积核提取。

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