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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于K-Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法、系统及存储介质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：CN117473243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210856436.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于K-Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法、系统及存储介质是由闫允一;武祥兵;赖晓玲设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于K-Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于K‑Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法、系统及存储介质，克服现有技术只能提供少量、覆盖范围有限的辐照敏感信号进行电路功能监测的局限性和不灵活性，本方法借助K‑Shell网络模型，构建FPGA工程代码文件的顶层模块网络，通过计算顶层模块网络所有节点的节点综合度或K壳Ks值进行筛选得到关键子模块，之后根据K‑Shell网络模型建立关键子模块网络，以关键子模块网络相关参数为评价指标，基于评价方法，选取待确定辐照敏感信号；最后基于特定的筛选方法，从其中确定最终的辐照敏感信号。本方法与人为选取的辐照敏感信号相比，覆盖面广并且算法识别速度快、效率高，可以适用于不同的FPGA工程。

本发明授权基于K-Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于K-Shell的FPGA辐照敏感信号自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建K-Shell网络模型； 步骤2、从FPGA工程代码文件中查找关键子模块； 基于K-Shell网络模型，构建FPGA工程代码文件的顶层模块网络，从顶层模块网络中查找关键子模块，保存顶层模块的内部连接关系； 步骤3、从关键子模块中识别辐照敏感信号； 步骤3.1、基于K-Shell网络模型，构建并保存关键子模块网络，计算关键子模块网络相关参数； 步骤3.2、以步骤3.1获取的关键子模块网络相关参数为评价指标，建立评估矩阵X： 其中，Xmn表示网络中第m个节点的第n个评价指标，其中M的取值范围为{0≤M≤V}，V为网络中的节点总数，N的取值范围为{0≤N≤x′}，x′为大于等于1的整数，为评价指标个数，m的取值范围为{0≤m≤M}，n的取值范围为{0≤n≤N}； 步骤3.3、基于TOPSIS方法结合灰色关联度与主观赋权法得到的权值，对评估矩阵评估，得到各个节点的相对贴近度，选取相对贴近度大于设定阈值的节点，作为网络关键节点，获得待确定辐照敏感信号； 步骤3.4、对各个待确定辐照敏感信号进行辐照敏感性测试，获得敏感性测试参数；计算各个网络关键节点的节点重要度Ii；分析敏感性测试参数和节点重要度Ii，将敏感性测试参数和节点重要度Ii大于设定阈值的信号，作为辐照敏感信号。

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