基于深度度量学习的小样本无线设备射频指纹识别方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于深度度量学习的小样本无线设备射频指纹识别方法及装置，其方法包括：获取多个无线设备对应的射频信号，并进行预处理，以生成训练集；建立基于深度度量学习的小样本无线信号分类识别网络模型，以进行特征提取与特征比较；采用元学习的训练方式自适应学习特征距离，通过N‑way K‑shot的方式输入训练数据，在训练过程中同步进行测试过程，通过将完整的数据集划分为多个小型分类任务的数据集不断适应未知的任务；采用交叉熵损失函数对网络模型进行最终优化。由此，提高了小样本场景下无线信号射频指纹识别的识别率。
基本信息
专利标题 ：
基于深度度量学习的小样本无线设备射频指纹识别方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114387627A
申请号 ：
CN202210026844.8
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2022-01-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
赵彩丹罗格格余锦辉王艺霖
申请人 ：
厦门大学
申请人地址 ：
福建省厦门市思明南路422号
代理机构 ：
厦门创象知识产权代理有限公司
代理人 ：
叶秀红
优先权 ：
CN202210026844.8
主分类号 ：
G06V40/12
IPC分类号 ：
G06V40/12 G06V40/13 G06V10/82 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 40/12
申请日 : 20220111
申请日 : 20220111
2022-04-22 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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