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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于融合特征的调制波形识别方法及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：CN118694640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202410758159.3，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于融合特征的调制波形识别方法及系统是由高翔;姚秀娟;哈晖;闫毅;范亚楠;马元浩设计研发完成，并于2024-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合特征的调制波形识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于调制识别技术领域，尤其涉及一种基于融合特征的调制波形识别方法及系统。该方法包括：分别构建接收的IQ信号的瞬时特征向量、高阶累积量向量和星座图特征向量，结合IQ信号，同时输入预先建立和训练好的识别模型，输出IQ信号的调制方式；所述识别模型包括四路分支并联后再依次级联连接层、全连接层和输出层，其中，第一分支和第二分支为两个结构相同的卷积单元，第一分支用于进一步提取瞬时特征向量的关键特征，第二分支用于进一步提取高阶累积量向量的关键特征；第三分支包括四层卷积单元级联的卷积神经网络，用于提取IQ信号的星座图特征；第四分支采用残差网络，用于提取原始的IQ信号特征。

本发明授权一种基于融合特征的调制波形识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合特征的调制波形识别方法，包括： 分别构建接收的IQ信号的瞬时特征向量、高阶累积量向量和星座图特征向量，结合IQ信号，同时输入预先建立和训练好的识别模型，输出IQ信号的调制方式； 所述识别模型包括四路分支并联后再依次级联连接层、全连接层和输出层，其中，第一分支和第二分支为两个结构相同的卷积单元，卷积单元包括单一卷积模块和以及通道注意力网络SENet，所述通道注意力网络SENet的处理过程包括：通过平均值池化的方式，将输入数据各个通道内的特征缩减成单一的实数值，再利用全连接操作进行通道压缩，以降低模型计算量，然后经过ReLU层和全连接层恢复通道数并获得通道的权重向量，最终将原始输入数据与对应的权重相乘，输出数据，形状为[10,3]；第一分支用于进一步提取瞬时特征向量的关键特征，第二分支用于进一步提取高阶累积量向量的关键特征；第三分支包括四层卷积单元级联的卷积神经网络，用于提取IQ信号的星座图特征；第四分支采用残差网络，用于提取原始的IQ信号特征。

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