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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于稀疏复值卷积神经网络的无线电信号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：CN118972214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411028097.7，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权基于稀疏复值卷积神经网络的无线电信号调制识别方法是由黄鹤;蒋婧玮设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于稀疏复值卷积神经网络的无线电信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能与信号处理技术领域，尤其是指基于稀疏复值卷积神经网络的无线电信号调制识别方法，包括：对待传输的无线电信号进行调制，得到IQ两路信号数据集，在所述IQ两路信号数据集中加入加性高斯白噪声，构成调制信号数据集，将所述调制信号数据集进行预处理，得到预处理后的信号数据集；构建并初始化用于无线电信号调制识别的复值卷积神经网络模型，基于所述预处理后的调制信号数据集，对所述复值卷积神经网络模型进行迭代训练，得到训练后的稀疏复值卷积神经网络模型；将待识别的信号输入到所述训练后的稀疏复值卷积神经网络模型中，得到待识别的信号调制方式的识别结果。本发明能够显著提高无线电信号的调制方法的识别精确度。

本发明授权基于稀疏复值卷积神经网络的无线电信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于稀疏复值卷积神经网络的无线电信号调制识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对待传输的无线电信号进行调制，得到IQ两路信号数据集，在所述IQ两路信号数据集中加入加性高斯白噪声，构成调制信号数据集，将所述调制信号数据集进行预处理，得到预处理后的调制信号数据集； S2：构建并初始化用于无线电信号调制识别的复值卷积神经网络模型，基于所述预处理后的调制信号数据集，对所述复值卷积神经网络模型进行迭代训练，得到训练后的稀疏复值卷积神经网络模型； S3：将待识别的信号输入到所述训练后的稀疏复值卷积神经网络模型中，得到待识别的信号调制方式的识别结果； 其中，所述复值卷积神经网络模型包括依次连接的多个复值卷积层和多个复值全连接层，每个复值卷积层包括复值卷积操作和复值激活函数，每个复值全连接层包括复值全连接操作和复值激活函数； S2中，所述复值卷积神经网络模型的迭代训练包括前向传播过程和反向传播过程，得到训练后的稀疏复值卷积神经网络模型，其方法包括： S21：在所述前向传播过程中，判断当前层是否为复值卷积层或复值全连接层：若当前层为复值卷积层，通过复值软阈值算子重置复值卷积层的权重；若当前层为复值全连接层，通过复值log-sum阈值算子重置复值全连接层的权重； S22：在所述反向传播过程中，利用带有权重衰减的自适应复值动量估计算法优化损失函数，并更新网络权值和稀疏阈值； S23：循环执行步骤S21~S22，直到达到设置的最大迭代次数或者算法收敛为止。

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