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一种基于域自适应的Wi‑Fi射频指纹识别方法和装置，其方法包括：1)数据采集及预处理；2)数据增强：基于所述信号，提出一种基于物理损伤的数据随机增强方法对训练数据进行随机频率和相位增强；3)特征提取：基于增强后的数据，设计一种稳态和瞬态信号对数谱相结合的方法，提取射频指纹特征作为模型输入；4)构建域对抗迁移学习网络模型；5)训练模型和评估检测结果；6)模型应用：将训练好的模型在实际电磁场景中进行识别应用。本发明提出的方法通过在射频指纹领域引入对抗迁移学习网络机制，同时设计了一种基于物理损伤的随机数据增强方法和一种信道鲁棒的时频对数谱特征，成功提高了现有模型对未知目标域数据的识别精度，通过实验表明所述方法在单域泛化场景下比现有模型提高了约10％‑25％准确率，解决了现有模型在跨不同温度和信道状态的数据分布漂移问题。

本发明公开了一种基于射频指纹的无人机探测与识别方法，属于无人机探测技术领域，包括信号接收模块、信号处理模块和无人机分类识别模块，适用于无人机探测与分类识别领域，其主要思路为：使用射频前端接收2.4GHz频段各频点的无线信号；判断接收信号的幅度是否稳定大于预设阈值来检测疑似信号，通过计算疑似信号的自相关函数是否具有周期性来完成无人机的探测；若是，提取无人机信号中部分特征作为该无人机设备的“指纹”，使用分类识别算法对无人机进行分类识别。