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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种对调制识别网络隐身的雷达发射信号生成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：CN116879851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310721497.5，技术领域涉及：G01S7/38；该发明授权一种对调制识别网络隐身的雷达发射信号生成方法是由李云杰;张瑞斌;朱梦韬设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对调制识别网络隐身的雷达发射信号生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对调制识别网络隐身的雷达发射信号生成方法，首先通过短时傅里叶变换得到原始信号的时频谱，然后基于调制识别模型和辅助调制识别模型迭代执行修正DeepFool算法实现调制隐身信息的生成，最后利用改进逆短时傅里叶变换得到时域抗识别发射信号；本发明方法生成的信号波形可令以时频图为输入的智能调制识别网络以高置信度出错，并且能够在脉冲压缩过程中获得增益，具备进行后续目标检测处理的能力。

本发明授权一种对调制识别网络隐身的雷达发射信号生成方法在权利要求书中公布了：1.一种对脉冲调制识别网络隐身的雷达发射信号生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对原始雷达发射信号进行时频分析生成复数时频谱；然后拆分的实部和虚部组成两通道时频谱,简记为H；然后根据时频谱H绘制时频图I； 步骤二、搭建调制识别模型f和辅助调制识别模型；调制识别模型f以时频图为输入，输出为对时频图的分类结果；辅助识别模型用于对时频谱调制类型进行识别，采用与模型相同f的网络结构，以时频谱为输入，输出为模型对输入样本的识别结果和此过程中的梯度值； 步骤三、利用调制识别模型f对时频图I进行抗识别测试，具体为： 设I的真实标签为l、调制识别模型f输出的识别测试结果为t，若，则表明该时频图不具有抗识别能力，进入步骤四；反之，若，则表明时频图已具备抗识别能力，不需继续进行后续隐身信息生成，进入步骤五； 步骤四、利用辅助识别模型对两通道时频谱H进行识别并利用修正DeepFool算法进行隐身信息生成，具体为： 两通道时频谱应与同一类型的时频图具有相同的真实标签和分类结果，因此两通道时频谱H的真实标签和识别测试结果同样记为l和t； 令表示辅助识别模型将两通道时频谱H预测为第k类的概率值，,表示信号调制类别总数目； 对于不属于类别的其它类别进行如下迭代计算： ； ； 其中，i为迭代轮数；表示第i轮迭代时辅助识别模型将两通道时频谱识别为第k类的概率；表示第i轮迭代时辅助识别模型将两通道时频谱识别为第l类的概率；；表示求梯度； 根据迭代计算结果，遍历，计算样本到各决策边界的距离；将距离样本最近的决策边界对应的类别序号记为，时频谱改变量为； 更新时频谱：，根据绘制时频图，记为I，并更新迭代轮数为；返回步骤三； 步骤五、基于当前时频谱，重构得到时域调制隐身发射信号。

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