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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利基于条件扩散模型的LoRa设备射频指纹识别方法及装置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：CN120857128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511344214.5，技术领域涉及：H04W12/79；该发明授权基于条件扩散模型的LoRa设备射频指纹识别方法及装置是由林凯;赵彩丹;肖亮设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于条件扩散模型的LoRa设备射频指纹识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于条件扩散模型的LoRa设备射频指纹识别方法及装置，其中该方法包括：获取不同LoRa设备的射频信号；对射频信号进行预处理，以得到训练数据集；构建条件扩散模型，采用训练数据集训练条件扩散模型，其中，在训练过程中引入莱斯衰落乘性干扰与加性高斯噪声，以模拟真实LoRa设备通信多径衰落特性；采用训练好的条件扩散模型生成射频衰落信号，并将生成的射频衰落信号加入到训练数据集中，以得到增强数据集；采用增强数据集训练预构建的射频指纹识别模型，以便采用训练好的射频指纹识别模型对待识别LoRa设备的射频衰落信号进行识别，以得到待识别LoRa设备对应的类别；从而提升多径信道下的设备识别准确率。

本发明授权基于条件扩散模型的LoRa设备射频指纹识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于条件扩散模型的LoRa设备射频指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取不同LoRa设备的射频信号； 对射频信号进行预处理，以得到训练数据集； 构建条件扩散模型，将训练数据集中的射频信号输入到条件扩散模型进行训练，以得到训练好的条件扩散模型，其中，在训练过程中引入莱斯衰落乘性干扰与加性高斯噪声，以得到射频衰落信号，以及将射频衰落信号和莱斯因子输入条件扩散模型的预测网络，以得到网络输出值，通过网络输出值与射频信号的均方差损失函数优化预测网络； 采用训练好的条件扩散模型生成射频衰落信号，并将生成的射频衰落信号加入到训练数据集中，以得到增强数据集； 将增强数据集输入到预先构建的射频指纹识别模型，以得到训练好的射频指纹识别模型，以便采用训练好的射频指纹识别模型对待识别LoRa设备的射频衰落信号进行识别，以得到待识别LoRa设备对应的类别； 其中，在训练过程中引入莱斯衰落乘性干扰与加性高斯噪声，以得到射频衰落信号，包括： 获取前向扩散总时间步和莱斯因子个数，并采用莱斯信道模型得到不同莱斯因子所有扩散时间步对应的信道增益； 获取训练数据批次大小，以从训练数据集中随机采样多个射频信号，得到批次训练数据； 随机采样扩散时间步、莱斯因子和高斯噪声，将批次训练数据输入到条件扩散模型的前向衰落扩散过程中，计算累积信号强度和累积噪声强度，通过前向过程高斯模型对射频信号施加不同信道增益对应的乘性干扰，得到射频衰落信号。

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