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公开(公告)号：CN116502139A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310478591.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N20/20
Abstract: 一种基于集成对抗迁移的辐射源信号个体识别方法，它涉及一种辐射源信号个体识别方法。本发明为了解决传统的个体识别方法识别准确率低、模型泛化性差的问题。本发明采用集成对抗迁移的方法进行辐射源个体识别，解决辐射源信号数据标注困难的问题，以及提高模型的鲁棒性和泛化能力。本发明属于信号识别技术领域。
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公开(公告)号：CN116502139B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310478591.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N20/20
Abstract: 一种基于集成对抗迁移的辐射源信号个体识别方法，它涉及一种辐射源信号个体识别方法。本发明为了解决传统的个体识别方法识别准确率低、模型泛化性差的问题。本发明采用集成对抗迁移的方法进行辐射源个体识别，解决辐射源信号数据标注困难的问题，以及提高模型的鲁棒性和泛化能力。本发明属于信号识别技术领域。
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公开(公告)号：CN116522228B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310486497.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/098 , H04W12/79
Abstract: 一种基于特征模仿联邦学习的射频指纹识别方法，它涉及一种射频指纹识别方法。本发明为了解决传统深度学习方法隐私安全无法保证，传统联邦学习方法在边缘数据异构分布场景下性能差的问题。本发明在边缘数据异构分布场景下，本发明采用本地分类器和联邦平均全局分类器对伪特征预测值之间的KL距离对全局分类器进行优化，得到全局分类器，更适应数据异构分布场景。本发明属于数字信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN116522228A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310486497.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/098 , H04W12/79
Abstract: 一种基于特征模仿联邦学习的射频指纹识别方法，它涉及一种射频指纹识别方法。本发明为了解决传统深度学习方法隐私安全无法保证，传统联邦学习方法在边缘数据异构分布场景下性能差的问题。本发明在边缘数据异构分布场景下，本发明采用本地分类器和联邦平均全局分类器对伪特征预测值之间的KL距离对全局分类器进行优化，得到全局分类器，更适应数据异构分布场景。本发明属于数字信号处理技术领域。
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