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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别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：CN115514597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211125460.8，技术领域涉及：H04L25/03；该发明授权一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法是由王忠勇;郑向阳;巩克现;孙鹏;陈家伟;杨晨旭;刘佳琪设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法，针对现有技术中存在低信噪比条件下识别准确率过低、复杂度太高、相同条件下乘加次数多、网络可训练参数数量庞大等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：步骤A:对于接收的待识别信号类型，利用特征值分解估计出信号子空间维度从而估计出接收信号的信噪比；本发明的目的是通过DeepSig开源数据集RadioML2018.01A的大量数据实验，验证了联合结构的识别有效性，低信噪比区间的识别准确率得到显著提高，高信噪比区间的识别率得到提升，通过网络可训练参数数量以及推理时间的仿真，验证得到BoTAMCNet具有相对较低的复杂度。

本发明授权一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制与残差结构的联合调制识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A：对于接收的待识别信号类型，进行信噪比盲估计检测，利用特征值分解估计出信号子空间维度从而估计出接收信号的信噪比； 步骤B：在高信噪比区间，设计一种叠加优化的卷积神经网络BoTAMCNet，利用ResNet18的基础结构，利用深度可分离卷积代替标准卷积，利用多头自注意力模块代替残差块中两个残差单元原有的卷积，以此来叠加残差结构用于特征提取，再利用全局深度卷积运算进行特征重构，提升特征维度； 步骤C：在低信噪比区间，设计一种Transformer架构，在TransformerBlock的基础上添加不同全连接层与激活函数进行优化，利用多头自注意力机制进行识别，由注意力层判断输入序列中不同区域的重要性； 步骤D：将步骤A中通过信噪比盲估计的接收信号进行二值化分类，分为高信噪比信号及低信噪比信号两部分，高信噪比信号输入BoTAMCNet进行识别，低信噪比信号输入Transformer进行识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人郑州大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新区科学大道100号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。