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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种面向ASM的射频指纹识别方法和系统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：CN121580172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202610093720.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种面向ASM的射频指纹识别方法和系统是由蒋琪设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向ASM的射频指纹识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向ASM的射频指纹识别方法和系统，涉及射频指纹识别领域，其中，方法包括：获取船舶发出的ASM信号，并提取所述ASM信号的多元时间序列；提取所述多元时间序列的时域局部特征和频域结构特征，再将所述时域局部特征和所述频域结构特征进行拼接，得到第一拼接特征，再对所述第一拼接特征进行融合得到融合特征；对所述融合特征进行特征增强与空间信息融合，得到多尺度融合特征；提取所述多尺度融合特征的全局统计信息和关键细节信息，将所述全局统计信息和所述关键细节信息进行拼接，得到第二拼接特征；对所述第二拼接特征进行识别，输出射频指纹识别结果。本发明能够有效识别射频指纹，进而判断ASM信号是否被篡改。

本发明授权一种面向ASM的射频指纹识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向ASM的射频指纹识别方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取船舶发出的ASM信号，并提取所述ASM信号的多元时间序列； 步骤S2：提取所述多元时间序列的时域局部特征和频域结构特征，再将所述时域局部特征和所述频域结构特征进行拼接，得到第一拼接特征，再对所述第一拼接特征进行融合得到融合特征； 步骤S3：对所述融合特征进行特征增强与空间信息融合，得到多尺度融合特征； 步骤S4：提取所述多尺度融合特征的全局统计信息和关键细节信息，将所述全局统计信息和所述关键细节信息进行拼接，得到第二拼接特征； 步骤S5：对所述第二拼接特征进行识别，输出射频指纹识别结果； 所述步骤S2至步骤S5的过程通过SE-Net网络实现，并且对所述SE-Net网络进行训练时，采用的损失函数表示为： ； 其中，为总损失函数，为主任务损失，为通道稀疏性正则化项，为通道多样性正则化项，、为第一、第二可调节的正则化权重系数； 所述主任务损失表示为： ； 其中，为批大小，为射频指纹类别总数，为批次中第个样本的索引，为第个类别的索引，为真实标签的one-hot编码，为预测概率； 所述通道稀疏性正则化项表示为： ； 其中，为SE-Net网络中Inception模块的数量，是第个Inception模块输出的通道注意力权重向量，是L1范数，促进稀疏性；是权重分布与均匀分布的KL散度，防止过度稀疏；为将权重向量归一化为概率分布的操作，通过Softmax函数实现；为离散均匀分布；是平衡参数； 所述通道多样性正则化项表示为： ； 其中，为SE-Net网络中Inception模块的数量，为第i个Inception模块输出的通道注意力权重向量，为向量的L2范数。

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