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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统及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：CN120804824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510916012.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统及方法是由冯俊恺;徐伟强设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统及方法，该系统由信号处理模块、特征提取模块、特征融合模块和设备识别模块组成；首先将IQ拆分为三个时域特征，利用相应的FFT和STFT公式将IQ转换至频域和时频域并提取相应特征；将时域、频域和时频域的特征分别输入至特征提取模块中进行特征提取；将提取出的特征送入特征融合模块，生成最终的融合特征；最后将融合特征传递给分类模型，完成对设备的指纹匹配与识别。本发明采用上述基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统及方法，提高了物联网设备的安全性、准确性和鲁棒性，降低了系统对噪声干扰的敏感度，降低了设备指纹提取代价，实现了较高的识别准确率。

本发明授权基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于时频域特征融合的增强型设备指纹识别系统，其特征在于，由信号处理模块、特征提取模块、特征融合模块和设备识别模块组成； 信号处理模块用于对原始IQ数据，即同相分量I和正交分量Q进行数据预处理； 首先，信号处理模块使用移动窗口对原始IQ数据按固定大小进行分割，拆分为三个时域特征：I、Q和IQ；其中，将窗口移动步长设为窗口大小的一半；然后，利用快速傅里叶变换FFT和离散傅里叶变换STFT公式，将IQ数据转换至频域和时频域，并在这两个域中提取相应特征； 频域特征反映信号的频谱分布，使用快速傅里叶变换FFT对IQ信号进行离散傅里叶变换，从而获得的频谱信息，如下所示： ； 其中，表示信号在频域中的特征；代表信号样本的数量；表示IQ信号； 时频域特征是计算信号在局部时间范围内的频率变化，适用于频率随时间变化的信号； 设为窗函数，其长度为；为窗口的移动步长；IQ信号经过加窗处理后，通过离散傅里叶变换STFT到频域，如下所示： ； 其中，表示在离散时间分量和频率分量下的STFT特征； 特征提取模块由空间通道注意力卷积层SCAConv所构建，用于提取时域、频域以及时频域的设备指纹特征，包括I信号特征、Q信号特征、IQ信号特征、FFT特征和STFT特征； 针对五种信号特征，设计五个并行通道：I通道、Q通道、IQ通道、FFT通道和STFT通道；其中，I、Q和IQ通道用于提取时域特征；FFT通道用于提取频域特征；STFT通道则用于提取时频域特征； 在网络结构上，时域和频域通道均采用一维空间通道注意力卷积层；时频域通道采用二维空间通道注意力卷积层；每个通道均由四层空间通道注意力卷积层依次级联；经过四层空间通道注意力卷积层的指纹特征分别记为、、、、； 空间通道注意力卷积层由指纹特征卷积分支、通道注意力分支、空间注意力分支和注意力机制构成； 特征融合模块用于融合I通道、Q通道、IQ通道、FFT通道和STFT通道输出的特征，从而生成最终的增强型指纹特征。

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