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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种用于SAT-AIS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：CN121617139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610135266.X，技术领域涉及：G06V40/12；该发明授权一种用于SAT-AIS的射频指纹识别方法和系统是由蒋琪设计研发完成，并于2026-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于SAT-AIS的射频指纹识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于SAT‑AIS的射频指纹识别方法和系统，涉及射频指纹识别技术领域，其中，方法包括：步骤S1：利用SAT‑AIS设备接收关于船舶的IQ数据，对所述IQ数据进行预处理；步骤S2：构建射频指纹识别网络，所述射频指纹识别网络包括特征提取模块和分类模块，其中，所述特征提取模块用于提取特征，所述分类模块用于对特征提取模块提取的特征进行识别；步骤S3：通过所述射频指纹识别网络对预处理后的IQ数据进行射频指纹识别，得到该IQ数据属于不同船舶的概率。本发明能够对来自于SAT‑AIS设备的IQ数据进行有效的射频指纹识别。

本发明授权一种用于SAT-AIS的射频指纹识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于SAT-AIS的射频指纹识别方法，其特征在于：包括： 步骤S1：利用SAT-AIS设备接收关于船舶的IQ数据，对所述IQ数据进行预处理； 步骤S2：构建射频指纹识别网络，所述射频指纹识别网络包括特征提取模块和分类模块； 其中，在构建射频指纹识别网络时，采用神经网络架构搜索在搜索空间中搜索最优的单元，将搜索得到的若干单元叠加组成特征提取模块，所述特征提取模块用于提取特征，所述分类模块用于对特征提取模块提取的特征进行识别； 所述搜索空间采用基于单元的搜索空间，所述单元的内部结构为包含多个节点的有向无环图，所述有向无环图中第个节点的输出表示为： ； 其中，为第个节点的输出特征图，为第个节点的输出特征图，为预定义的候选操作集合，和分别表示节点和之间的候选操作及其系数； 所述采用神经网络架构搜索在搜索空间中搜索最优的单元时，采用基于强化学习的搜索策略搜索最优的单元，其中， 所述基于强化学习的搜索策略通过控制器获取在搜索空间中搜索得到的单元作为子网络，并对所述子网络进行训练，获取训练好的子网络在验证集上的准确率，根据所述准确率构建预期奖励，通过所述预期奖励对控制器进行奖励，其中，所述控制器采用循环神经网络RNN； 所述步骤S2中射频指纹识别网络的分类模块的构建方法包括： 通过构建依次连接的全连接层和softmax层形成分类模块，其中，所述全连接层用于将特征提取模块提取的特征映射到样本的类别标记空间，所述softmax层用于将全连接层的输出归一化为一个概率分布，以表示模型对每个类别的预测置信度； 步骤S3：通过所述射频指纹识别网络对预处理后的IQ数据进行射频指纹识别，得到该IQ数据属于不同船舶的概率。

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