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龍圖騰網恭喜浙江工業大學申請的專利一種基于特征增強的深度接收器的防御方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113993133B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111233135.9，技術領域涉及：H04W12/122；該發明授權一種基于特征增強的深度接收器的防御方法是由陳晉音;葛杰;瞿子文;葉林輝設計研發完成，并于2021-10-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于特征增強的深度接收器的防御方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于特征增強的深度接收器的防御方法，包括構建數據集并訓練深度接收器；構建生成對抗網絡，構建的生成對抗網絡包括生成器、判別器、解調器；對生成對抗網絡進行預訓練；訓練生成對抗網絡，最終得到性能充足的生成器；將無線電信號輸入到步驟4得到的生成器中處理，得到特征增強的電信號，再輸入到深度接收器，實現對無線電信號解碼的低誤碼率。經過生成器增強的信號輸入到深度接收器中，該增強的信號攜帶了干凈樣本的特征向量，不但能夠消除對抗擾動，降低對抗樣本的解碼誤碼率，也能夠增強干凈樣本的解碼準確率。

本發明授權一種基于特征增強的深度接收器的防御方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征增強的深度接收器的防御方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：構建數據集并訓練深度接收器；所述步驟1包括以下子步驟：1.1構建數據集：構建的數據集包括a條樣本信號，分為b類樣本信號，從每類樣本信號中抽取c％的樣本信號作為訓練集，訓練集參與后續的模型生成訓練，所述樣本信號均為干凈樣本信號，a、b、c為自然數；1.2訓練深度接收器：所述深度接收器由密集卷積神經網絡組成；深度接收器訓練時設置的超參數包括：深度接收器的模型訓練輪數、深度接收器的批處理樣本信號數、深度接收器的梯度更新規則和深度接收器的訓練損失函數；所述深度接收器的模型訓練輪數為Epochdense，所述深度接收器的批處理樣本信號數為M1，所述深度接收器的梯度更新規則為隨機梯度下降SGD，所述深度接收器訓練損失函數Lossdense表示為以下公式： 其中，上標i代表第i個樣本信號，i＝1,2，…，M1，M1為每輪批處理樣本信號數，N為比特位數，j＝1,2,…,N，為第i個輸入樣本信號在第j位的第k類上的真實標簽，即表示真實標簽為0，表示真實標簽為1，pjxi表示深度接收器對樣本信號xi的輸出的第j位的比特預測概率；步驟2：構建生成對抗網絡，構建的生成對抗網絡包括生成器、判別器、解調器；所述步驟2包括以下子步驟：2.1搭建一個生成器：所述生成器由編碼器和解碼器組成，所述編碼器由卷積神經網絡和長短記憶神經網絡組成，所述解碼器由反卷積神經網絡組成；2.2搭建一個判別器：所述判別器由卷積神經網絡和長短記憶神經網絡組成；2.3搭建一個解調器；所述解調器由密集卷積神經網絡組成；步驟3：對生成對抗網絡進行預訓練；所述步驟3包括以下子步驟：3.1判別器預訓練對判別器進行預訓練，判別器預訓練時設置的訓練參數包括：判別器的預訓練輪數、判別器的批處理樣本信號數、判別器的梯度更新規則和判別器D的預訓練損失函數；所述判別器的預訓練輪數為Epochk，所述判別器的批處理樣本信號數為M2，所述判別器的梯度更新規則為隨機梯度下降SGD，所述判別器D的預訓練損失函數LossDx,ωD的公式如下所示： 其中xi為干凈樣本信號，上標i代表第i個樣本信號，i＝1,2，…，M2，M2為每輪批處理樣本信號數；Dxi；ωD表示判別器判斷xi是否為干凈樣本信號的概率，大于閾值被認為是干凈樣本信號，小于閾值被認為是非干凈樣本信號；ωD表示判別器的權重參數；對輸出概率D·；·取log，是將事件發生概率轉為信息量；3.2解調器預訓練對解調器進行預訓練，解調器預訓練時設置的訓練參數包括：解調器的預訓練輪數、解調器的批處理樣本信號數、解調器的梯度更新規則和解調器C的預訓練損失函數；所述解調器的預訓練輪數為Epochk，所述解調器的批處理樣本信號數為M3，所述解調器的梯度更新規則為隨機梯度下降SGD，所述解調器C的預訓練損失函數LossCx,ωc的公式如下所示： 其中xi為干凈樣本信號，上標i代表第i個干凈樣本信號，i＝1,2，…，M3，M3為每輪批處理樣本信號數；N為比特位數，j＝1,2,…,N，Cjxi；ωC表示解調器C對樣本信號xi的輸出的第j位的比特位預測概率，表示第i個輸入樣本在第j位的第k類上的真實標簽；ωC表示解調器的權重參數；步驟4：訓練生成對抗網絡，最終得到生成器；步驟5：將無線電信號輸入到步驟4得到的生成器中處理，得到特征增強的電信號，再將特征增強的電信號輸入到深度接收器，實現對無線電信號解碼的低誤碼率。

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