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龙图腾网获悉西安空间无线电技术研究所申请的专利一种基于LMD分解智能分析的通信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：CN116232820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210899383.5，技术领域涉及：H04L27/00；该发明授权一种基于LMD分解智能分析的通信信号调制识别方法是由杨伟超;任科;杜宇;徐常志;邵应昭;杨新权;李立设计研发完成，并于2022-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LMD分解智能分析的通信信号调制识别方法在说明书摘要公布了：本发明一种基于LMD智能分析的通信信号调制识别方法，属于信号智能处理技术范畴，广泛应用于电子侦察信息获取领域，用于电子侦察中被截获目标信号的调制方式智能识别。本发明在传统的调制识别中引入了深度学习的思路，首先分析了常见通信调频信号的LMD特性，构建了由分解后部分分量组成的新型特征矩阵，该矩阵是可以表征调频信号多层次个体差异的有效特征域，且该特征域对噪声不敏感。在此基础上，将该特征矩阵与改进残差神经网络ResNet相结合，借助深度学习中的智能化特征提取与非线性映射分类方法，实现了通信调频信号的有效识别。该方法克服了人为特征提取及阈值设置带来的适应性差等缺陷，样本获取复杂度低，智能化程度高。

本发明授权一种基于LMD分解智能分析的通信信号调制识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LMD智能分析的通信信号调制识别方法，其特征在于包括如下步骤： S1、对待识别通信调频信号xt进行局域均值分解，得到K个PF分量PFkt,k＝1～K； S2、剔除第1个PF分量，选取第2个PF分量～第K个PF分量，将每个分量进行离散化，得到待识别通信调频信号序列xm，M为采样点数，构建特征矩阵，第i个分量第m个元素为特征矩阵第i行第m列元素； S3、将构建的特征矩阵转换为二维图像； S4、将二维图像输入至改进残差网络，用改进残差网络，进行调制方式识别，得到待识别通信调频信号xt的调制类型； 所述改进残差网络包括第一阶段模块、第二阶段模块、第三阶段模块、第四阶段模块、第五阶段模块、第六阶段模块和辅助模块； 第一阶段模块对二维图像信息依次进行卷积、批量正则化、激活函数和最大池化操作，第一阶段模块的输出为第二阶段模块的输入；第二阶段模块、第三阶段模块、第四阶段模块、第五阶段模块依次串联连接，均对前一个模块输出的二维图像数据进行卷积残差处理，之后进行先后两次恒等残差处理，将第二次恒等残差处理结果输出至下一个模块；第二阶段模块的输出还发送给辅助模块，辅助模块包含两个卷积层和一个池化层，两个卷积层串联连接，用于将第二阶段模块输出的图像尺寸缩小至第五阶段模块输出的图像大小，池化层用于将第二个卷积层的输出进行特征增强处理，辅助模块的输出数据发送给第六阶段模块；第六阶段模块，将第五阶段模块的输出数据和辅助模块的输出数据对应元素相加，之后，再进行调制方式的类别的非线性映射，得到待识别通信调频信号xt的调制类型； 如果不是奇数，则定义滑动跨度为如是奇数，则定义滑动平均法的滑动跨度为th为相邻极值点距离最大值； 第K层残余分量uKt是否为单调函数或常量的判决条件为： 设u′Kt＝uKt-uKt-1，若满足下述条件之一，则uKt是单调函数或常量，否则，uKt不是单调函数或常量: 条件1：maxu′Kt≤0； 条件2：minu′Kt≥0； 条件3：maxabsu′Kt≤0.01。

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