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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于半监督原型网络的射频指纹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：CN116563897B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202310471147.8，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种基于半监督原型网络的射频指纹识别方法是由林迪;袁茂森;胡苏;吴薇薇;杨刚;马上;靳传学;杨钿设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督原型网络的射频指纹识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于半监督原型网络的射频指纹识别方法，属于物联网安全信息技术领域。在有限的训练集无法包含全部类别的辐射源设备信号，在测试集当中可能会出现未知类样本。而这种情况出现在现实场景中时，对于训练的闭集模型在识别未知信号时并不具备对未知类识别的能力。特别是在某些特殊环境下，如无人机冒充认证的设备，在未获得该设备的信号进行射频指纹识别时可能会出现识别错误。基于半监督原型网络的射频指纹识别方法，卷积层结合注意力机制进行有效特征提取，采用改进后的时序集成预测的半监督方法来进行原型强化；采用软阈值选取的方法作为样本分类依据，使模型能够有效区分IQ信号样本之间的差异，从而保证模型识别的准确率。

本发明授权一种基于半监督原型网络的射频指纹识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督原型网络的射频指纹识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取IQ信号数据并进行预处理获得训练数据，所述预处理的方法是对已知类别的数据进行标记，从而将训练数据分为已知类别训练数据和未知类别训练数据；S2、构建半监督原型网络，利用已知类别训练数据得到每类样本的初始原型为： 其中，n表示的单个类别中的所有样本总数，y′h是由样本的原始向量yh乘以该样本点的权值所得到，计算方式为： 其中，是同一个类别样本中第h个样本与其余所有样本的距离总和，是同一个类别样本中第i个样本与其余所有样本的距离总和；利用未知类别训练数据对初始原型进行更新： 其中，zm代表训练中第m个类别的总样本数；SL表示有标记数据集；SU表示无标记数据集；yi代表有标记数据的真实标签，代表通过整合无标记数据的预测得到的伪标签1·是一个指标函数，当输入被判断为真时输出1，当输入被判断为假时输出0；采用时序一致性损失函数来训练整个模型： 其中，wt是随时间变化的函数，用来控制一致性损失的权重影响，所有样本都参与一致性损失计算，在训练过程中，任务目标是最小化集成预测值和当前预测的差值，让网络尽可能平滑地得到预测值，而不会因为某一次的异常预测值就使得集成的预测值波动较大，同时引导模型学习到更多的特征表示，最终利用该损失函数得到分类器；S3、利用得到的分类器对得到的IQ信号数据进行分类识别。

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